Отрывок: За это время в среднем исполнялось 800 итераций. Это соответствует производительности 4,4 итерации/с. За время движение мыши оператором (~0,1с) должно выполняться не менее 4 итераций для визуализации работы в режиме реального времени. Таким образом, для работы в режиме реального времени необходима производительность не менее 40 итераций/с. Поэтому, реализация на основе функций библиотеки ITK не может ис...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Корабельников, А.Н. | - |
dc.contributor.author | Колсанов, А.В. | - |
dc.contributor.author | Чаплыгин, С.С. | - |
dc.contributor.author | Зельтер, П.М. | - |
dc.contributor.author | Быченков, К.В. | - |
dc.contributor.author | Никоноров, А.В. | - |
dc.date.accessioned | 2017-05-25 13:31:50 | - |
dc.date.available | 2017-05-25 13:31:50 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20170522\64082 | ru |
dc.identifier.citation | Корабельников А.Н. Автоматизированная сегментация новообразований печени по данным компьютерной томографии в GPU системах / А.Н. Корабельников, А.В. Колсанов, С.С. Чаплыгин, П.М. Зельтер, К.В. Быченков, А.В. Никоноров // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1627-1632. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Avtomatizirovannaya-segmentaciya-novoobrazovanii-pecheni-po-dannym-komputernoi-tomografii-v-GPU-sistemah-64082 | - |
dc.description.abstract | Сегментация (построение 3D-модели) анатомических структур по данным компьютерной томографии, является ключевым этапом медицинской визуализации и компьютерной диагностики. Задача автоматической сегментации новообразований на сегодня не имеет решения, полностью устраивающего по качеству. Это обусловлено большой вариабельностью плотности, формы и положения новообразований. В работе предложено комбинирование подходов для сегментации новообразований печени: автоматических, на основе свёрточных нейронных сетей, и полуавтоматических с основанных на неявных динамических моделях формы, (shaped levelset methods). Рассчитаны основные метрики качества для предложенных методов - ошибка VOE и время сегментации. Получено улучшение по сравнению с использованием методов по отдельности. Рассмотрены алгоритмы предобработки для получения признакового изображения. Описана оптимизация полуавтоматического алгоритма, и его интеграция в качестве интерактивного плагина в систему интерактивной обработки медицинских изображений. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена при поддержке проекта «Разработка технологии и организация производства автоматизированных систем планирования, контроля и мониторинга хирургических операций» (Автоплан-2014), а также при поддержке грантов Президента РФ МД-2531.2017.9 и РФФИ 16-47-630721 р_а. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Новая техника | ru |
dc.subject | сегментация | ru |
dc.subject | компьютерная томография | ru |
dc.subject | новообразования печени | ru |
dc.subject | автоматизированная диагностика | ru |
dc.subject | модели формы | ru |
dc.subject | MITK | ru |
dc.subject | ITK | ru |
dc.subject | машинное обучение | ru |
dc.subject | свёрточные нейронные сети | ru |
dc.subject | GPGPU | ru |
dc.title | Автоматизированная сегментация новообразований печени по данным компьютерной томографии в GPU системах | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | За это время в среднем исполнялось 800 итераций. Это соответствует производительности 4,4 итерации/с. За время движение мыши оператором (~0,1с) должно выполняться не менее 4 итераций для визуализации работы в режиме реального времени. Таким образом, для работы в режиме реального времени необходима производительность не менее 40 итераций/с. Поэтому, реализация на основе функций библиотеки ITK не может ис... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper 293_1627-1632.pdf | Основная статья. Раздел: Высокопроизводительные вычисления | 648.01 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.