title: Application of neural networks for processing medical images and video recordings of ultrasound examinations in order to diagnose oncological diseases
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Аржаник Марина Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Arzanik Marina Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Камгуя Феукви Херве
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kamgua Feukvi Herve
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: 2024-10-31T16:33:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-10-31T16:33:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 093241
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/47885
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Нейронные сети, которые широко используются при обработке изображений, являются мощными инструментами для извлечения признаков из изображений. Доказано, что сверточные нейронные сети (CNN) чрезвычайно эффективны при обработке видео. Видео - это совокупность изображений, снятых в различные моменты времени. В результате видео имеет как пространственное, так и временное измерение. Из-за шума, низкой контрастности и большой вариабельности данных в полученных изображениях автоматическая локализация метастатического поражения органов по ультразвуковым изображениям довольно сложна. Цель работы в выявлении очаговых форм метастатических поражений печени на видеозаписях ультразвуковых исследований. На основе небольших наборов данных создаются смещенные модели. Обучение переносу и тонкая настройка помогают решить проблему. В работе использована переданная техника обучения с сетью VGG16 в качестве базовой модели, которая была доработана. Карта псевдоколоризации отображает области, представляющие интерес для определенного слоя в сверточной нейронной сети, в данном случае последнего плотного слоя модели. На основе тестового набора видеозаписей получена точность классификации в 83,3%. Модель может быть встроена в диагностические системы, чтобы помочь врачам в постановке диагноза.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Neural networks, which are widely used in image processing, are powerful tools for extracting features from images. Convolutional neural networks (CNNs) have been proven to be extremely effective in video processing. A video is a collection of images taken at different points in time. As a result, video has both spatial and temporal dimensions. Due to noise, low contrast, and high variability in the acquired images, automatic localization of metastatic organ damage from ultrasound images is difficult. The aim of the work is to detect focal forms of metastatic liver lesions in ultrasound video recordings. Biased models are created from small datasets. Transfer learning and fine-tuning help to solve the problem. The work uses a transfer learning technique with the VGG16 network as the base model, which has been refined. The saliency map shows areas of interest for a particular layer in the convolutional neural network, in this case, the last dense layer of the model. Based on a test set of videos, a classification accuracy of 83.3% is obtained. The model can be embedded in diagnostic systems to assist doctors in making a diagnosis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свёрточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ультразвуковое исследование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метастатическое поражение печени
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: видеозаписи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: псевдоколоризация.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сonvolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ultrasound examination
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: metastatic liver damage
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: video recordings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: saliency maps.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of neural networks for processing medical images and video recordings of ultrasound examinations in order to diagnose oncological diseases
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение нейронных сетей для обработки медицинских изображений и видеозаписей ультразвуковых исследований с целью диагностирования онкологических заболеваний
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_herve.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47885/2/VKR_herve.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 816,97 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaKamgua.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47885/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaKamgua.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 391,05 kB
resources.filename: reviewSV_st093241_Kamgua_Feukvi_Herve_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47885/4/reviewSV_st093241_Kamgua_Feukvi_Herve_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,84 kB