Розроблено метод автоматичного синтезу схем сегментації ультразвукових
зображень (УЗЗ) на основі генетичного програмування, що за рахунок модифікацій операторів кросинговеру та мутації дозволяє підвищити швидкість синтезу та точність схем сегментації УЗЗ. Модель запропонованої гнучкої системи розроблена на основі еволюційних алгоритмів та дозволяє змінювати склад множини алгоритмів обробки зображень, що використовуються системою з метою синтезу методів сегментації зображень. Запропонований метод зменшення потужності множини алгоритмів обробки УЗЗ, комбінації яких дозволяють знайти точніші вирішення задачі сегментації УЗЗ, прискорює синтез методів обробки зображень на 5%. Розроблена система протестована на наборах реальних УЗЗ сонних артерій 47-ми пацієнтів на різних стадіях захворювання. Порівняно з аналогами на 10-15% було підвищено точність обробки УЗЗ сонних артерій людини за рахунок автоматизації вибору методів сегментації зображень за автоматично розрахованими значеннями текстурних параметрів.