Разработка нейросетевого алгоритма сегментации ожоговых поверхностей на основе архитектуры U-Net

Authors

  • Омиртай А. Astana IT University, г. Астана, Республика Казахстан, ORCID: 0009-0008-1494-1414
  • Куатбаева А.А. Astana IT University, г. Астана, Республика Казахстан, ORCID: 0000-0000-0000-0000

Keywords:

сегментация изображений, глубокое обучение, U-Net, ожоговая рана, компьютерное зрение, компьютерная диагностика

Abstract

Точное определение площади ожога () является критическим фактором для расчета объема инфузионной терапии. В данной работе предложена модель глубокого обучения на базе архитектуры U-Net с энкодером EfficientNet-B0 для автоматической сегментации зон термического поражения на цифровых изображениях. Использование разработанного алгоритма позволяет снизить ошибку в расчете площади поражения на 15% по сравнению с методом правила «девяток».

Published

2026-01-26

How to Cite

Омиртай А., & Куатбаева А.А. (2026). Разработка нейросетевого алгоритма сегментации ожоговых поверхностей на основе архитектуры U-Net. Scientific Research and Experimental Development, (12). Retrieved from https://ojs.publisher.agency/index.php/SRED/article/view/7717

Issue

No. 12 (2026): Scientific Research and Experimental Development

Section

Technical Sciences

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.