Details
| Title | Методы глубокого обучения с частичным привлечением учителя для сегментации медицинских изображений: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.04.02_02 «Математические методы анализа и визуализации данных» |
|---|---|
| Creators | Коц Михаил Викторович |
| Scientific adviser | Уткин Лев Владимирович |
| Other creators | Арефьева Людмила Анатольевна ; Чуканов Вячеслав Сергеевич |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2020 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | нейронные сети ; обработка медицинских изображений ; машинное обучение ; neural networks ; medical imaging ; machine learning |
| Document type | Master graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Master |
| Speciality code (FGOS) | 01.04.02 |
| Speciality group (FGOS) | 010000 - Математика и механика |
| Links | Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-2082 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\8402 |
| Record create date | 7/31/2020 |
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 |
В данной работе описан метод глубокого обучения с частичным привлечением учителя для сегментации медицинских изображений. Представлены результаты для синтетических данных и медицинских изображений, доказывающие его применимость для задачи сегментации изображений патологий.
This paper describes a semi-supervised learning approach based on convolutional neural networks for medical image segmentation. Presented results for both synthetic data and medical images which proves the applicability of the suggested method to the problem of pathology image segmentation.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 33
Last 30 days: 1
