Studentkinja Računarskog fakulteta Ivana Nikolić je u petak, 11. septembra 2026. godine odbranila diplomski rad na temu Sistem za klasifikaciju histopatoloških slika u svrhu detekcije karcinoma korišćenjem konvolucionih neuronskih mreža, pred komisijom koju su činili mentor dr Jelena Vasiljević i član dr Dušan Vujošević.
U uvodu svog rada Ivana je istakla:
Razvoj veštačke inteligencije i metoda dubokog učenja doveo je do njihove sve veće primene u analizi digitalnih slika. Posebno značajnu oblast predstavlja analiza medicinskih slika, gde je potrebno prepoznati i izdvojiti veliki broj vizuelnih karakteristika koje mogu biti važne za donošenje zaključaka. Konvolucione neuronske mreže omogućavaju automatsko izdvajanje takvih karakteristika direktno iz podataka i zbog toga predstavljaju jedan od najčešće korišćenih pristupa u zadacima klasifikacije slika [1].
Histopatološke slike predstavljaju digitalne prikaze mikroskopskih preparata tkiva i sadrže informacije o njegovoj strukturi, rasporedu ćelija, izgledu jedara, žlezdanih formacija i drugim morfološkim karakteristikama. Njihova analiza ima važnu ulogu u proceni promena u tkivu dojke. Razlikovanje benignih i malignih promena nije uvek jednostavno, jer pojedine lezije mogu imati slične morfološke osobine. U stručnoj literaturi opisano je da određene benigne promene mogu podsećati na maligne lezije, zbog čega je za njihovo razlikovanje potrebno sagledati više histoloških karakteristika [2].
…
Na osnovu sprovedenih eksperimenata može se zaključiti da uspešnost klasifikacije histopatoloških slika ne zavisi samo od izbora arhitekture modela. Jednako važni mogu biti izvor prethodnog obučavanja, način formiranja ulazne slike i očuvanje skale morfoloških struktura koje model treba da prepozna. Visoka interna tačnost zato sama po sebi nije dovoljna za procenu pouzdanosti sistema, već je za realniju procenu neophodna evaluacija na podacima drugačijeg porekla i analiza razloga zbog kojih performanse pri takvom prenosu mogu da se promene. – zaključila je Ivana.