Поиск схожих анатомических областей на КТ-изображениях лёгких с использованием сверточных нейронных сетей

Косарева, А. А.; Камлач, П. В.; Ковалёв, В. А.; Снежко, Э. В.; Раджабов, А. Г.

Поиск схожих анатомических областей на КТ-изображениях лёгких с использованием сверточных нейронных сетей

Косарева, А. А., Камлач, П. В., Ковалёв, В. А., Снежко, Э. В., Раджабов, А. Г.

Дата публикации: 2022

Дата публикации в реестре: 2024-03-01T13:31:47Z

Аннотация:

В данной работе исследуется эффективность использования моделей свёрточных нейронных сетей класса EfficientNet при решении задачи классификации слоя изображения компьютерной томографии лёгких. Приводятся результаты отнесения слоя КТ изображения к одному из классов в соответствии с содержимым анатомической области грудной полости на слое: верхние доли лёгких, сердце, печень. Оцениваются результаты обучения нейронной сети разных версий, определяется оптимальная модель из класса EfficientNet для решения поставленной задачи. Формулируются выводы о пригодности данного класса моделей к извлечению нейросетевых признаков изображений компьютерной томографии лёгких.

Ключевые слова:
материалы конференций, компьютерная томография легких, классы моделей нейронных сетей EfficientNet, дескрипторы изображений, нейросетевые признаки, computed tomography of lungs, image descriptor, neural network features

Тип: Article

Поиск схожих анатомических областей на КТ-изображениях лёгких с использованием сверточных нейронных сетей

Связанные документы (рекомендация CORE)

Партнеры

Индексация