Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки, 2020, том 31, номер 2, страницы 117–128
DOI: https://doi.org/10.26117/2079-6641-2020-31-2-117-128
(Mi vkam406)
 

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
Список литературы:
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.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18-47-860005 р_а
Название программы финансирования: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №18-47-860005 р_а. Организация, предоставившая финансирование: РФФИ.
Тип публикации: Статья
УДК: 519.88
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
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{EgoLysMaz20}
\by А.~А.~Егоров, С.~А.~Лысенкова, К.~В.~Мазайшвили
\paper Свёрточные сети для сегментации изображений крупных вен
\jour Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки
\yr 2020
\vol 31
\issue 2
\pages 117--128
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vkam406}
\crossref{https://doi.org/10.26117/2079-6641-2020-31-2-117-128}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vkam406
  • https://www.mathnet.ru/rus/vkam/v31/i2/p117
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:227
    PDF полного текста:317
    Список литературы:27
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024