Моделі виявлення та сегментація пухлин головного мозку на знімках МРТ за допомогою глибинних нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2023
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 97 с., 9 табл., 31 рис., 2 додатки, 16 джерел.
ПУХЛИНА МОЗКУ, МРТ, ГЛИБОКЕ НАВЧАННЯ, ЗГОРТКОВІ
НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, ТРАНСФЕРНЕ НАВЧАННЯ, ЗАЛИШКОВЕ
НАВЧАННЯ, ЗАДАЧА КЛАСИФІКАЦІЇ, ЗАДАЧА СЕГМЕНТАЦІЇ.
Об’єкт дослідження – знімки магнітно-резонансної томографії головного
мозку людини.
Предмет дослідження – методи обробки зображень, мережі для
класифікації знімків та сегментації пухлин головного мозку.
Мета роботи – розробка програмного продукту для класифікації знімків
головного мозку та у разі виявлення новоутворень їх сегментація з
використанням методів глибокого навчання.
Результати – для задачі виявлення пухлини навчено моделі ResNet-50,
VGG-16, DenseNet та запропоновану модель. Для задачі сегментації – ResUnet,
ResUnet++ та Attention U-Net.
Моделі з найкращими результатами метрик якості використано при
реалізації програмного продукту на мові програмування Python, який дозволяє
класифікувати зображення магнітно-резонансної томографії головного мозку та
виділяти пухлину на знімках, якщо вона існує.
Опис
Ключові слова
пухлина мозку, мрт, глибоке навчання, згорткові нейронні мережі, трансферне навчання, залишкове навчання, задача класифікації, задача сегментації, brain tumor, deep learning, convolutional neural networks, transfer learning, residual learning, classification task, segmentation task
Бібліографічний опис
Шевченко, В. В. Моделі виявлення та сегментація пухлин головного мозку на знімках МРТ за допомогою глибинних нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Шевченко Владислав Вадимович. – Київ, 2023. – 97 с.