С 17 марта 2020 г. для образовательных ресурсов Электронной библиотеки СПбПУ установлен особый режим их использования

Details

Title: Автоматическое распознавание аномальных структур внутри легких: выпускная квалификационная работа магистра: 01.04.02 - Прикладная математика и информатика ; 01.04.02_02 - Системное программирование
Creators: Кусей Абай
Scientific adviser: Шубников Владислав Германович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2018
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Анализаторы изображений; Нейронные сети; компьютерная томография; злокачественные опухоли; онкологические заболевания
UDC: 004.932.032.26
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 01.04.02
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
Links: Отзыв руководителя; Рецензия
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-1130
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена задаче нахождения раковых узлов (опухолей) на объемах легких, полученных с помощью компьютерной томографии, а так же актуальной проблеме ложного детектирования раковых узлов автоматическими системами. В работе описывается алгоритм распознавания раковых узлов, который основан на сегментации объема легких с использованием методов обработки изображений и применении сверточных нейронных сетей в качестве классификатора. Описан процесс подготовки медицинских данных для обучения сверточных нейронных сетей. В работе описана программная реализация алгоритма поиска опухолей, а так же анализ полученных результатов тестирования на модельных (искусственно сгенерированных) и реальных данных. Произведено сравнение качества результата работы с другими решениями данной задачи.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Document usage statistics

stat Document access count: 232
Last 30 days: 10
Detailed usage statistics