Ручная обработка медицинских изображений, полученных с помощью различных методов визуализации, может занять продолжительное время у специалиста, поэтому задача автоматической сегментации изображений сейчас остро стоит в медицинской диагностике, чтобы ускорить время между проведением исследования и постановкой диагноза. С развитием вычислительных мощностей и доступности различных библиотек машинного обучения, для её решения все чаще применяют сверточные нейронные сети, хорошо зарекомендовавшие себя в задачах сегментации изображений. В данной работе рассматривается задача сегментации изображений легких человека на доли, с помощью свёрточной нейронной сети. Изображения получены методом компьютерной томографии. В работе представлена архитектура сети, подготовлен набор данных, описаны используемые метрики, проведены эксперименты, получены результаты.
Язык оригиналарусский
Страницы (с-по)178-182
Журнал ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ
Том7
Номер выпуска1
СостояниеОпубликовано - 2020
Опубликовано для внешнего пользованияДа

    Области исследований

  • computed tomography, convolutional neural networks, Image Segmentation, компьютерная томография, сверточные нейронные сети, сегментация изображений

ID: 78488866