title: Semi-automatic segmentation of COVID-19 infection in lung CT scans
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гуральник Роман Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Guralnik Roman Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Наджафи Ошнари Можтаба
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nadzafi Osnari Moztaba
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Косовская Татьяна Матвеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kosovskaa Tatana Matveevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069179
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40229
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: По мере распространения COVID-19 резко возросла озабоченность по поводу лечения этого заболевания и его влияния на будущее сообществ. Лучший способ предотвратить распространение болезни COVID-19 — быстро диагностировать пациентов и не допускать их контакта со здоровыми людьми. Компьютерные методы очень эффективны в поиске больных COVID-19 и ускоряют диагностику. Эти методы также широко используются для оценки состояния пациента, например, для оценки прогрессирования заболевания во времени и измерения скорости распространения вируса в легких. В этой статье представлен метод сегментации для сегментации инфицированных частей легкого при компьютерной томографии. Этот метод основан на алгоритмах Lazy-Snipping и Super-pixel. В результате сегментации производительность алгоритма представлена и сравнена с другими методами с использованием оценки Dice, которая составила 80%.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: As the prevalence of COVID-19, concerns about the treatment of the disease and its impact on communities' future have increased sharply. The best way to prevent the spread of COVID-19 disease is to quickly diagnose patients and prevent them from coming into contact with healthy people. Computer methods are very effective in finding patients with COVID-19 and speed up the diagnosis. These methods are also widely used to assess a patient's condition, for example, to assess the disease's progression over time and to measure the rate of spread of the virus in the lungs. In this article, a segmentation method is introduced to segment the infected parts of the lung in CT scans. This method is based  on  Lazy-Snipping  and Super-pixel algorithms. As a result of segmentation, the performance of algorithm is presented and compared with other methods using Dice score which was 80%.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: COVID-19 · CT scan · Computer Aided Detection (CAD) · Super-pixel algorithm · Lazy-Snipping algorithm.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: COVID-19 · CT scan · Computer Aided Detection (CAD) · Super-pixel algorithm · Lazy-Snipping algorithm.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Semi-automatic segmentation of COVID-19 infection in lung CT scans
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Полуавтоматическая сегментация инфекции COVID-19 при компьютерной томографии легких
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: ____Mojtaba_najafi__RUSSIAN_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40229/2/____Mojtaba_najafi__RUSSIAN_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 296,52 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Modztaba.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40229/3/reviewSV_Otzyv_Modztaba.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 74,74 kB