|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Свёрточные сети для сегментации изображений крупных вен
А. А. Егоровa, С. А. Лысенковаb, К. В. Мазайшвилиb a Сургутский филиал Федерального государственного учреждения "Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук"
b Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры Сургутский государственный университет
Аннотация:
В статье представлены результаты работы по сегментации изображений отдельных снимков магнитно-резонансной томографии забрюшинного пространства. Рассматриваются вопросы обнаружения и сегментации объектов магистральных вен забрюшинного пространства на основе свёрточной архитектуры нейронной сети для семантической пиксельной сегментации. Предлагается автоматический, точный и надежный метод с использованием свёрточной нейронной сети U-Net для извлечения сосудов вен из МРТ изображений. Глубокое обучение сети с большим рецептивным полем U-Net позволяет достичь значительных результатов даже при наличие не качественных исходных данных, на малых обучающих выборках. Стратегия расширения данных представляется эффективным способом уменьшения степени переобучения в распознавании медицинских образов — вен.
Ключевые слова:
свёрточная архитектура, нейронные сети, сегментация изображений, медицинские данные.
Образец цитирования:
А. А. Егоров, С. А. Лысенкова, К. В. Мазайшвили, “Свёрточные сети для сегментации изображений крупных вен”, Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки, 31:2 (2020), 117–128
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/vkam406 https://www.mathnet.ru/rus/vkam/v31/i2/p117
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 227 | PDF полного текста: | 317 | Список литературы: | 27 |
|