Очистка медицинских ультразвуковых изображений от спекл-шума

Standard

Очистка медицинских ультразвуковых изображений от спекл-шума. / Бабкина, Анна Владимировна.

в: Процессы управления и устойчивость, Том 11(27), 2024, стр. 179-186.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья в журнале по материалам конференции › Рецензирование

BibTeX

@article{a25aa0cadc084c06a921642a165d5ca0,

title = "Очистка медицинских ультразвуковых изображений от спекл-шума",

abstract = "Исследование относится к теме анализа и обработки изображений с использованием вычислительных средств, а именно к способам очистки изображений от шумов при помощи нейронных сетей. Задачей являлось снижение уровня спекл-шума на ультразвуковых медицинских изображениях. Обсуждается природа возникновения и способы моделирования спекл-шума, а также варианты создания обучающих наборов данных. Для решения задачи были разработаны две нейронные сети с архитектурой автоэнкодера и с упрощенной версией сети UNet. Для обучения использовались входные данные из набора Breast Ultrasound Images Dataset и образцовые выходные данные, полученные с помощью алгоритма шумоподавления SCUNet. В результате на тестовых данных получено среднее улучшение метрики PSNR для первой сети 2 дБ, а для второй сети 9 дБ.",

author = "Бабкина, {Анна Владимировна}",

year = "2024",

language = "русский",

volume = "11(27)",

pages = "179--186",

journal = "Процессы управления и устойчивость",

issn = "2313-7304",

publisher = "Смирнов Николай Васильевич",

note = "LV Международная научная конференция аспирантов и студентов {"}Процессы управления и устойчивость{"}, CPS{\textquoteright}24 ; Conference date: 01-04-2024 Through 05-04-2024",

url = "http://www.cpsconf.ru/news/, http://cpsconf.ru/news/",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Очистка медицинских ультразвуковых изображений от спекл-шума

AU - Бабкина, Анна Владимировна

N1 - Conference code: LV

PY - 2024

Y1 - 2024

N2 - Исследование относится к теме анализа и обработки изображений с использованием вычислительных средств, а именно к способам очистки изображений от шумов при помощи нейронных сетей. Задачей являлось снижение уровня спекл-шума на ультразвуковых медицинских изображениях. Обсуждается природа возникновения и способы моделирования спекл-шума, а также варианты создания обучающих наборов данных. Для решения задачи были разработаны две нейронные сети с архитектурой автоэнкодера и с упрощенной версией сети UNet. Для обучения использовались входные данные из набора Breast Ultrasound Images Dataset и образцовые выходные данные, полученные с помощью алгоритма шумоподавления SCUNet. В результате на тестовых данных получено среднее улучшение метрики PSNR для первой сети 2 дБ, а для второй сети 9 дБ.

AB - Исследование относится к теме анализа и обработки изображений с использованием вычислительных средств, а именно к способам очистки изображений от шумов при помощи нейронных сетей. Задачей являлось снижение уровня спекл-шума на ультразвуковых медицинских изображениях. Обсуждается природа возникновения и способы моделирования спекл-шума, а также варианты создания обучающих наборов данных. Для решения задачи были разработаны две нейронные сети с архитектурой автоэнкодера и с упрощенной версией сети UNet. Для обучения использовались входные данные из набора Breast Ultrasound Images Dataset и образцовые выходные данные, полученные с помощью алгоритма шумоподавления SCUNet. В результате на тестовых данных получено среднее улучшение метрики PSNR для первой сети 2 дБ, а для второй сети 9 дБ.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=67899393

M3 - статья в журнале по материалам конференции

VL - 11(27)

SP - 179

EP - 186

JO - Процессы управления и устойчивость

JF - Процессы управления и устойчивость

SN - 2313-7304

T2 - LV Международная научная конференция аспирантов и студентов "Процессы управления и устойчивость"

Y2 - 1 April 2024 through 5 April 2024

ER -

ID: 122899429