Отрывок: Обновление φ во времени состоит в нахождении новых значений φ в каждой точке сети, после некоторого приращения времени t . Обозначим новые значения φ как 1 1( )n nt , где 1n nt t t . Достаточно простым методом первого порядка точности для временной дискретизации уравнения (1.11) является прямой метод Эйлера, задаваемый уравнением 1 0 n n n nV t , (1.12) ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Корабельников А. Н. | ru |
dc.contributor.author | Никоноров А. В. | ru |
dc.contributor.author | Бояркин М. И. | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.coverage.spatial | методы функции уровня | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | новообразования печени | ru |
dc.coverage.spatial | компьютерная томография | ru |
dc.coverage.spatial | автоматизированная диагностика | ru |
dc.coverage.spatial | глубинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | биомедицинские изображения | ru |
dc.creator | Корабельников А. Н. | ru |
dc.date.issued | 2017 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170703133747 | ru |
dc.identifier.citation | Корабельников, А. Н. Автоматизированная сегментация анатомических структур на биомедицинских изображениях с использованием сверточных нейронных сетей : вып. квалификац. работа по спец. "Фундаментальная информатика и информационные технологии" / А. Н. Корабельников ; рук. работы А. В. Никоноров; рец. М. И. Бояркин ; Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. програм. систем. - Самара, 2017. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Объект исследования – алгоритмы сегментации анатомических структур(новообразований печени) по данным компьютерной томографии.В квалификационной работе кратко рассмотрены существующиеалгоритмы сегментации анатомических структур по данным КТ, введеныметрики качества, разработан комбинированный подход сегментированияанатомических структур, включающий в себя автоматический подход сиспользованием сверточных нейронных сетей и автоматизированный сиспользований метода функции уровня.Выявлена основная проблематика задачи, предложены и апробированыпути решения.Программная реализация интегрирована в программный пакет MITK ипроходит испытания в клинической среде совместно с Самарскимгосударственным медицинским университетом.Реализация выполнена с применением языков программирования С++,python, prototxt, CMake, OpenCL C/C++ в средах программирования VisualStudio 2015, PyCharm 4.5.4 и функционирует в операционных системахWindows (7 и выше), Linux, macOS. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,2 Мб) | ru |
dc.title | Автоматизированная сегментация анатомических структур на биомедицинских изображениях с использованием сверточных нейронных сетей | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.9 | ru |
dc.textpart | Обновление φ во времени состоит в нахождении новых значений φ в каждой точке сети, после некоторого приращения времени t . Обозначим новые значения φ как 1 1( )n nt , где 1n nt t t . Достаточно простым методом первого порядка точности для временной дискретизации уравнения (1.11) является прямой метод Эйлера, задаваемый уравнением 1 0 n n n nV t , (1.12) ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Корабельников_Александр_Николаевич_Автоматизированная_сегментация_анатомических_структур.pdf | 2.28 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.