Autorius, institucija: Domas Jonaitis, Kauno technologijos universitetas
Mokslo sritis, kryptis: technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007
Mokslinis vadovas: prof. dr. Vidas Raudonis (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
Informatikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo taryba:
prof. dr. Renaldas Urniežius (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007) – pirmininkas
prof. dr. Gintaras Dervinis (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Reza Ghabcheloo (Tamperės universitetas, Suomija, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Nikolaj Goranin (Vilniaus Gedimino technikos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Aušra Saudargienė (Vytauto Didžiojo universitetas, gamtos mokslai, informatika, N009)
Disertacijos gynimas vyks Kauno technologijos universiteto Rektorato salėje (K. Donelaičio g. 73-402, Kaunas)
Su disertacija ir santrauka galima susipažinti Kauno technologijos universiteto bibliotekoje (Gedimino g. 50, Kaunas) ir internete:
D. Jonaičio el. disertacija.pdf
© D. Jonaitis, 2026 „Disertacijos tekstą draudžiama kopijuoti, platinti, išleisti, viešai skelbti, įskaitant padarymą viešai prieinamu kompiuterių tinklais (internete), atgaminti bet kokia forma ir priemonėmis, įskaitant, bet neapsiribojant, elektroniniais, mechaniniais ar kitais būdais. Vadovaujantis Lietuvos Respublikos autorių teisių ir gretutinių teisių įstatymo 25 str. 1 dalimi, asmuo su negalia, kuriam kyla sunkumų perskaityti internete skelbiamos disertacijos dokumentą, ir kiek tai pateisinama konkrečia negalia, su prašymu dėl dokumento pateikimo kita forma turi kreiptis el. p. doktorantura@ktu.lt.“
Anotacija: Disertacijoje sprendžiama subjektyvaus žmogaus embrionų kokybės vertinimo in vitro apvaisinimo (IVF) procese problema. Klinikinėje praktikoje taikomas vertinimas remiasi vienos židinio plokštumos vaizdais, todėl prarandama erdvinė biologinės struktūros informacija. Esami dirbtinio intelekto (DI) modeliai veikia kaip neinterpretuojamos sistemos, todėl ribojamas jų pritaikymas medicinoje. Šio darbo tikslas – sukurti automatizuotą, objektyvią ir interpretuojamą skaitinio intelekto sistemą embrionų kokybės vertinimui. Sistemą sudaro trys komponentai. Pirma, pritaikius giliojo mokymosi („U-Net“) architektūrą, atliekamas daugiažidininių vaizdų (7 plokštumų Z ašies) suliejimas į vieną, 3D morfologiją išsaugantį 2D atvaizdą. Antra, šie atvaizdai klasifikuojami naudojant hierarchinius vaizdo transformerius („Swin-Tiny“). Trečia, sistemos sprendimų skaidrumui užtikrinti integruotas išplėstinis generavimas naudojant paiešką (RAG), kuris DI klasifikatoriaus išvestį susieja su oficialiomis klinikinėmis gairėmis (ESHRE/ALPHA konsensusu). Eksperimentiniai rezultatai rodo, kad daugiažidininis suliejimas padidino klasifikavimo tikslumą beveik 10 %, pasiekiant 94,12 % bendrąjį tikslumą (0,995 makro AUC). Pritaikius lokalaus (L1) retinimo strategijas, sumažintas modelio dydis (išlaikytas 93,02 % tikslumas esant 20 % retumui). Bazinės 4,51 GFLOPs skaičiavimo sąnaudos ir ~6,6 s generatyvinės posistemės vėlinimas įrodo galimybę diegti sistemą ribotų išteklių įrangoje ir automatiškai generuoti standartizuotas ataskaitas.