Детальная информация

Название Автоматическое распознавание аномальных структур внутри легких: выпускная квалификационная работа магистра: 01.04.02 - Прикладная математика и информатика ; 01.04.02_02 - Системное программирование
Авторы Кусей Абай
Научный руководитель Шубников Владислав Германович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2018
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика Анализаторы изображений ; Нейронные сети ; компьютерная томография ; злокачественные опухоли ; онкологические заболевания
УДК 004.932.032.26
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 01.04.02
Группа специальностей ФГОС 010000 - Математика и механика
Ссылки Отзыв руководителя ; Рецензия
DOI 10.18720/SPBPU/2/v18-1130
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\53686
Дата создания записи 12.10.2018

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

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.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 247 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика