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.authorКорабельников А. Н.ru
dc.contributor.authorНиконоров А. В.ru
dc.contributor.authorБояркин М. И.ru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.coverage.spatialметоды функции уровняru
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialновообразования печениru
dc.coverage.spatialкомпьютерная томографияru
dc.coverage.spatialавтоматизированная диагностикаru
dc.coverage.spatialглубинное обучениеru
dc.coverage.spatialбиомедицинские изображенияru
dc.creatorКорабельников А. Н.ru
dc.date.issued2017ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20170703133747ru
dc.identifier.citationКорабельников, 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-lineru
dc.description.abstractОбъект 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.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,2 Мб)ru
dc.titleАвтоматизированная сегментация анатомических структур на биомедицинских изображениях с использованием сверточных нейронных сетейru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpartОбновление 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.pdf2.28 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.