title: Automatic segmentation of brain tumours on MRI images
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ларочкин Петр Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Larockin Petr Viktorovic
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: 2021-08-07T09:11:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062161
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32373
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается автоматическая сегментация опухолей головного мозга на МРТ-изображениях. Для решения задачи применяется двухэтапный алгоритм, где первый этап — это классификация МРТ изображений с опухолью и без опухоли, а второй — сегментация МРТ изображений. Для реализации классификации и сегментации анализируются различные модели нейронных сетей, выбираются наиболее подходящие для данной задачи. Двухэтапный подход сравнивается с одноэтапным применение моделей сегментации. Приводятся результаты работы алгоритма.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper considers the automatic segmentation of brain tumors on MRI images. The two-stage algorithm is applied to solve the problem, where the first stage is the classification of MRI images with and without a tumor, and the second stage is the segmentation of MRI images. To implement classification and segmentation, various models of neural networks are analyzed, and the most suitable for this task are selected. The two-step approach is compared to the one-step application of segmentation models. The results of the algorithm are presented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мрт
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic segmentation of brain tumours on MRI images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическая сегментация опухолей головного мозга на МРТ-изображениях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: __________________________________2_11.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32373/1/__________________________________2_11.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,55 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32373/2/reviewSV_otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 203,86 kB