Отрывок: 18287/2412-6179-CO-659 79 С применением описанного ранее подхода, осно- ванного на выделении контуров, точность была улучшена. При этом достоверность сегментации ста- ла равна 97,5 %, чувствительность – 94,7 %, а специ- фичность – 99,7 %. На рис. 12 представлен результат улучшения маски. В итоге, лучшая достоверность сегментации соста- вила 99,1 % (рис. 13), а худшая равна 85 % (рис. 14). а) б) в) Рис. 13. Маска с лучшим значением достоверности сегментации: исходное изображен...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Пашина, Т.А. | - |
dc.contributor.author | Гайдель, А.В. | - |
dc.contributor.author | Зельтер, П.М. | - |
dc.contributor.author | Капишников, А.В. | - |
dc.contributor.author | Никоноров, А.В. | - |
dc.date.accessioned | 2020-03-13 12:30:54 | - |
dc.date.available | 2020-03-13 12:30:54 | - |
dc.date.issued | 2020-02 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20200313\82864 | ru |
dc.identifier.citation | Пашина, Т.А. Сравнение алгоритмов выделения области интереса на компьютерных томограммах лёгких / Т.А. Пашина, А.В. Гайдель, П.М. Зельтер, А.В. Капишников, А.В. Никоноров // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 1. – С. 74-81. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-659. | ru |
dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-659 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Sravnenie-algoritmov-vydeleniya-oblasti-interesa-na-komputernyh-tomogrammah-legkih-82864 | - |
dc.description.abstract | Рассматривается автоматическое создание масок для выделения лёгких на компьютерных томограммах с помощью трёх подходов: метода Оцу, простой свёрточной нейронной сети, состоящей из 10 одинаковых слоёв, и свёрточной нейронной сети U-Net. Произведено исследование и сравнение используемых методов автоматического выделения области интереса на реальных изображениях компьютерной томографии лёгких, полученных в Клиниках СамГМУ. Решение данной задачи актуально, так как она является первым этапом при автоматизированном поиске патологических изменений на изображениях компьютерной томографии. Предложен алгоритм постобработки изображений, основанный на поиске контуров, который позволяет повысить качество сегментации. Сделан вывод о том, что U-Net выделяет область интереса, относящуюся к легкому, несколько лучше, чем два других подхода. При этом простая свёрточная нейронная сеть обеспечивает достоверность сегментации 97,5 %, что лучше достоверности сегментации 96,7 %, достигнутой с помощью метода Оцу, и лучше достоверности сегментации 96,4 %, достигнутой с помощью нейронной сети U-Net. | ru |
dc.description.sponsorship | Разработка методов и алгоритмов выполнена при поддержке грантов РФФИ № 18-07-01390, № 19-29-01235 мк и № 19-29-01135 мк, экспериментальные исследования – в рамках госзадания ИСОИ РАН – филиала ФНИЦ «Кристаллография и Фотоника» РАН (соглашение № 007-ГЗ/Ч3363/26). | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН | ru |
dc.relation.ispartofseries | 44;1 | - |
dc.subject | обработка изображений | ru |
dc.subject | сегментация | ru |
dc.subject | компьютерная томография лёгких | ru |
dc.subject | пороговая обработка | ru |
dc.subject | свёрточные нейронные сети | ru |
dc.subject | U-Net | ru |
dc.title | Сравнение алгоритмов выделения области интереса на компьютерных томограммах легких | ru |
dc.title.alternative | Automatic highlighting of the region of interest in computed tomography images of the lungs | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | 18287/2412-6179-CO-659 79 С применением описанного ранее подхода, осно- ванного на выделении контуров, точность была улучшена. При этом достоверность сегментации ста- ла равна 97,5 %, чувствительность – 94,7 %, а специ- фичность – 99,7 %. На рис. 12 представлен результат улучшения маски. В итоге, лучшая достоверность сегментации соста- вила 99,1 % (рис. 13), а худшая равна 85 % (рис. 14). а) б) в) Рис. 13. Маска с лучшим значением достоверности сегментации: исходное изображен... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.15 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
440110.pdf | Основная статья | 547.36 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.