name: Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения
keyword_list: Сегментация, машинное обучение, V-net, оптимизация гиперпараметров, синтез ультразвуковых данных
abstract: Диссертация посвящена разработке методов и алгоритмов, позволяющих выполнять сегментацию медицинского инструмента и анатомических структур. Исходными данными выступали трёхмерные медицинские изображения различных модальностей (ЭхоКГ, МРТ, КТ). В связи с проблемой недостаточности данных в работе предлагается алгоритм синтеза искусственных изображений. Для эффективной обработки изображений предлагается использовать методы машинного обучения, а именно свёрточные нейронные сети. Для точной сегментации в работе предлагается собственная архитектура глубокой нейронной сети V-net на основе плотных пробросов признаков. При тестировании предложенного метода на основе V-net сети точность сегментации катетера составила 93.6±2.4%, левого предсердия – 92.2±2.7%, печени – 95.9±1.0%, гиппокампа – 94.9±1.5%. Дополнительно при обучении V-net сети использовалась циклическая скорость обучения и переменный размер батча. На этапе предсказания новых данных внедрена test-time аугментация.
chairman_dissertation_council.surname: Муравьев С.В.
chairman_dissertation_council.position: профессор отделения автоматизации и робототехники
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Яковлев А.А.
organization_supervisor.position: Врио ректора
organization_supervisor.degree: Доктор физико-математических наук
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
oecds.code: 01.02.EX
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
oecds.code: 01.01.PN
oecds.name: MATHEMATICS, APPLIED
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Гергет О.М.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Ходашинский И.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Захарова А.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ТПУ, Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томский политехнический университет
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет"
protection_organization.ogrn: 1027000890168
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: ТПУ, Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томский политехнический университет
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет"
author_organization.ogrn: 1027000890168
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения