Отрывок: Данный модуль получал на вход набор изображений и соотвествующий им набор масок, на выходе возвращалось с помощью консольного вывода значения метрик оценки качества обучения, оптимальный порог и график ROC-кривая. Пример вывода продемонстрирован на рисунке 9. 27 Рисунок 9 — Интерфейс вывода программы для сегментации изображений с помощью линейной регрессии Третий модуль решал ту же задачу – сегментировал изобр...
Название : Распознавание изображений магнитно-резонансной томографии головного мозга методами машинного обучения
Авторы/Редакторы : Агафонова Ю. Д.
Луканов А. С.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Естественнонаучный институт
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Агафонова, Ю. Д. Распознавание изображений магнитно-резонансной томографии головного мозга методами машинного обучения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.03 "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем"(уровень бакалавриата) / Ю. Д. Агафонова ; рук. работы А. С. Луканов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. ин-т, Мех.-мат. фак-т, Каф. инф. - Самара, 2022. - 1 файл (1,4 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Объектом исследования являются снимки магнитно-резонансной томографии (МРТ) головного мозга.Целью данной выпускной квалификационной работы является разработка программного обеспечения для автоматизированного распознавания новообразований на изображениях МРТ головного мозга. На данный момент существует проблема оперативной и достовернойпостановки диагноза в медицине, особенно в случаях диагностирования новообразований. Из-за большого количества данных врач не всегда успевает вовремя просмотреть все снимки. Кроме того, иногда у врача возникает желание узнать так называемое третье мнение, но не всегда есть у кого его спросить. В качестве третьего мнения и помощника для врача может выступать разработанное решение, созданное для автоматизированного распознавания снимков МРТ головного мозга[1]. В ходе выполнения данной выпускной квалификационной работы было произведено исследование различных алгоритмов для локализации новообразований, для классификации изображений МРТ головного мозга идля сегментации изображений
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Raspoznavanie-izobrazhenii-magnitnorezonansnoi-tomografii-golovnogo-mozga-metodami-mashinnogo-obucheniya-98655
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20220804160839
Ключевые слова: магнитно-резонансная томография (МРТ)
машинное обучение
методы компьютерного зрения
методы машинного обучения
нейронная сеть
распознавание изображений
сегментация
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Агафонова_Юлия_Дмитриевна_Распознавание_изображений_магнитно_резонансной.pdf1.43 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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