title: Neural network methods of medical images enhancement to tumor detection and segmentation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Шиманчук Дмитрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Simancuk Dmitrij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кванчиани Карина Шавкановна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kvanciani Karina Savkanovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062294
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32412
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Медицинская визуализация играет важную роль в диагностике и лечении раковых заболеваний. Она позволяет без лишних задержек поставить диагноз, составить план лечения, наблюдать за перемещением и ростом опухоли, очерчивать ее в реальном времени. Сегментация снимков опухолей является трудоемкой задачей и требует высокой квалификации для выполнения вручную. Автоматизация этого процесса с применением технологий искусственного интеллекта частично решает проблему, однако обучение нейронных сетей осложняется из-за недостаточного количества качественных данных. В данной работе предлагается метод повышения качества изображений на основе генеративно-состязательной сети для наиболее точных детекции и сегментации опухолей. Построенный алгоритм позволяет повысить качество и точность диагностики и, как следствие, снизить риск нежелательного хирургического вмешательства и ложноотрицательных результатов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Medical visualization is a critical technique for cancer diagnosis and treatment. It allows doctors to make a diagnosis on time, come up with a treatment plan, monitor the tumor development process and find it's outlines in real-time. Manual tumor image segmentation is a very complex and time-consuming task that requires high experience. This process can be automated with modern artificial intelligence technologies, but neural network training is not trivial for this task because of lack of training data and poor image quality. This work proposes an image processing technique based on a generative adversarial network. This technique dramatically improves tumor segmentation and detection precision. The proposed algorithm helps to improve diagnosis quality and as a consequence, eliminate unnecessary surgical intervention risk as well as a false-negative result.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: медицинская визуализация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация опухолей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детекция опухолей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматизированные методы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: повышение разрешения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: medical visualization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tumor segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tumor detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automated methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: super resolution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network methods of medical images enhancement to tumor detection and segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевые методы повышения качества медицинских изображений для обнаружения и сегментации опухолей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Nejrosetevye_metody_povysenia_kacestva_medicinskih_izobrazenij_dla_obnaruzenia_i_segmentacii_opuholej.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32412/1/Nejrosetevye_metody_povysenia_kacestva_medicinskih_izobrazenij_dla_obnaruzenia_i_segmentacii_opuholej.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,73 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kvanciani.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32412/2/reviewSV_Otzyv_Kvanciani.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 203,45 kB