Актуальной задачей в области медицины является необходимость как можно более оперативного обнаружения в организме человека патогенных микроорганизмов. Один из наиболее распространенных в настоящее время подходов к ее решению, основывающийся на методе посева биологического материала на питательные среды и последующего наблюдения за процессом роста колоний, обладает определенными недостатками, связанными, в первую очередь, с человеческим фактором, которые могут приводить к появлению ошибок в итоговом диагнозе. Данная работа посвящена разработке технологий интеллектуальной обработки данных микробиологических анализов на основе фотоизображений чашек Петри, которые позволят уменьшить зависимость от человеческого фактора и улучшить
ключевые показатели обработки данных. По результатам проведенных исследований можно сделать вывод, что разработанные эвристические и нейросетевые методы обнаружения и классификации колоний микроорганизмов превосходят результаты существующих методов, позволяют автоматизировать ключевые стадии проведения микробиологического исследования и тем самым могут применяться
на практике.
