title: Detection of metastatic liver lesions based on neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Аржаник Александра Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Arzanik Aleksandra Alekseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Залесов Илья Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zalesov Ila Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гончарова Анастасия Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Goncarova Anastasia Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:48:40Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:48:40Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080208
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46056
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной работы является определение метастатического поражения печени на основе нейронных сетей. 
  Для достижения поставленной цели было выполнено:
  1. Исследование актуальности применения технологий ИИ для диагностирования рака печени.
  2. Обработатка набора видео данных ультразвуковых исследований печени.
  3. Применение технологии сверточной нейронной сети к набору данных 
  4.Оценка результатов работы модели.
  Согласно Всемирной организации здравоохранения, метастазы в печени встречаются у каждого третьего онкологического пациента. А введение компьютерных технологий в процесс диагностики значительно улучшает качество и скорость обработки медицинских изображений, что в свою очередь позволяет с высокой точностью определить наличие или отсутствие заболевания. Обнаружение рака печени с использованием методов компьютерного зрения и машинного обучения уже привлекло значительное внимание исследователей для точной диагностики и своевременной медицинской помощи. 
  Набор медицинских данных
  В рамках медицинской практики используются медицинские изображения и записи (видео), полученные при проведении ультразвуковых исследований. Описание собранных данных - нормальная печень 17 видеоизображений, диффузные изменения печени без очаговых образований 8 видеоизображений,  доброкачественные очаговые образования 5  видеоизображений, очаги метастазирования 7 видеоизображений.
  В работе описана и использована укрупненная архитектура предобученной нейронной сети Yolo v8 с добавлением дополнительных слоев для повышения точности классификации.
  Обученная модель показала высокую точность и полноту на тестовом наборе данных.
  Работа демонстрирует успешное применение модели YOLOv8 для детекции метастаз на медицинских изображениях. Дальнейшие исследования могут быть направлены на улучшение модели и ее адаптацию к другим задачам медицинской диагностики.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The aim of this paper is to determine the metastatic liver lesion based on neural networks. 
  In order to achieve the goal, the following was performed:
  1. Investigating the relevance of AI technologies for liver cancer diagnosis.
  2. Processing of video dataset of liver ultrasound examinations.
  3. Applying convolutional neural network technology to the dataset 
  4.Evaluating the performance of the model.
  According to the World Health Organization, liver metastases occur in every third cancer patient. And the introduction of computer technology into the diagnostic process significantly improves the quality and speed of medical image processing, which in turn allows the presence or absence of the disease to be determined with high accuracy. The detection of liver cancer using computer vision and machine learning techniques has already attracted considerable attention from researchers for accurate diagnosis and timely medical care.
  Medical dataset
  The medical practice utilizes medical images and recordings (video) obtained during ultrasound examinations. The description of the collected data is normal liver 17 video images, diffuse liver changes without focal masses 8 video images, benign focal masses 5 video images, foci of metastasis 7 video images.
  The paper describes and utilizes an enlarged architecture of the Yolo v8 pre-trained neural network with the addition of additional layers to improve classification accuracy.
  The trained model showed high accuracy and completeness on a test dataset.
  The work demonstrates the successful application of the YOLOv8 model for metastasis detection in medical images. Further research can focus on improving the model and adapting it to other medical diagnosis tasks.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Метастазы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рак печени
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственный интеллект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value:   ультразвуковое исследование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: статистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детекция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: yolo v 8
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метрика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: архитектура нейросети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трансферное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метрики качества обнаружения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Metastasis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: liver cancer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial intelligence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ultrasound
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: statistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: yolo v 8
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: metrics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network architecture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transfer learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: detection quality metrics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Detection of metastatic liver lesions based on neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение метастатического поражения печени на основе нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Zalesov_I.M.__1_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46056/2/VKR_Zalesov_I.M.__1_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 971,08 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaZalesov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46056/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaZalesov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 385,61 kB
resources.filename: reviewSV_st080208_Zalesov_Ila_Mihajlovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46056/4/reviewSV_st080208_Zalesov_Ila_Mihajlovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,95 kB