Детальная информация

Данная работа посвящена исследованию методов и моделей автоматической сегментации патологий на ПЭТ-КТ снимках с использованием подходов машинного обучения. При выполнении данной работы были изучены различные архитектуры и методы обучения сетей. Выявлены моменты, на которые можно обратить внимание при исследованиях в данной области. Также была собрана база данных ПЭТКТ снимков содержащие маски, которые могут быть использованы в дальнейшем при обучении моделей, для задач автоматической сегментации патологий на ПЭТ-КТ снимках.

This work is devoted to the study of methods and models of automatic segmentation of pathologies on PET-CT images using machine learning approaches. In carrying out this work, various architectures and methods of network training were studied. The points that can be paid attention to in research in this area have been identified. A database of PET-CT images containing masks was also collected, which can be used later in training models for the tasks of automatic segmentation of pathologies on PET-CT images.