RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
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. Физ.-мат. науки, 2020, том 31, номер 2, страницы 117–128 (Mi vkam406)  

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.

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.

Автор для корреспонденции

DOI: https://doi.org/10.26117/2079-6641-2020-31-2-117-128

Полный текст: PDF файл (1862 kB)
Полный текст: http://krasec.ru/egorov312/
Список литературы: PDF файл   HTML файл

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:
  • http://mi.mathnet.ru/vkam406
  • http://mi.mathnet.ru/rus/vkam/v31/i2/p117

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки
    Просмотров:
    Эта страница:15
    Полный текст:5
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020