title: Segmentation of MRI images using neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Елизарова Марина Владиславовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Elizarova Marina Vladislavovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Петрова Олеся Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Petrova Olesa Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 079338
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32557
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается задача сегментации изображений позвоночника, полученных с помощью магнитно-резонансной томографии. В последнее время активно идет разработка и создание средств для автоматизации сегментации медицинских изображений, использование которых позволит ускорить процесс постановки диагноза, повысить его точность, а также обеспечить более раннюю диагностику. В работе представлен алгоритм сегментации изображений, включающий два этапа: предварительную обработку изображений и сегментацию с помощью сверточной нейронной сети. 
  Рассматриваются несколько методов предварительной обработки, среди которых метод, основанный на матрице смежности уровней серого Харалика, фильтры Габора, геометрический алгоритм Кримминса и фильтр «нерезкое маскирование». Также рассмотрены и реализованы несколько архитектур сверточных нейронных сетей. Проведено сравнение точности для различных архитектур и методов предварительной обработки.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we consider the problem of segmentation of images of the spine obtained by magnetic resonance imaging. Recently, there has been an active development and creation of tools for automating the segmentation of medical images, the use of which will speed up the process of diagnosis, increase its accuracy, and provide earlier diagnosis. The paper presents an image segmentation algorithm that includes two stages: image preprocessing and segmentation using a convolutional neural network.
  Several preprocessing methods are considered, including a method based on the gray Haralik level adjacency matrix, Gabor filters, the geometric Crimmins algorithm, and the unsharp masking. Several convolutional neural network architectures are also considered and implemented. The accuracy is compared for different architectures and preprocessing methods.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Сегментация изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: магнитно-резонансная томография
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Image segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: magnetic resonance imaging
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Segmentation of MRI images using neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сегментация МРТ-изображений с использованием нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_PetrovaOG.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32557/1/VKR_PetrovaOG.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32557/2/reviewSV_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 487,54 kB