Напівконтрольована гібридна мережа для сегментації МРТ-зображень хребта
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 95 с., 29 рис., 6 табл., 34 посилання, 2 додатки.
Об’єкт дослідження – штучні нейронні мережі для сегментації МРТ-зображень хребта.
Предмет дослідження – методи розробки гібридних архітектур штучних нейронних мереж та застосування напівкерованого навчання для сегментації МРТ-зображень хребта.
Мета роботи – розробка гібридної архітектури штучної нейронної мережі для сегментації МРТ-зображень хребта та її навчання з використанням методів напівкерованого навчання.
Результатом роботи є розроблення гібридної архітектури BAFUNet для сегментації МРТ-зображень хребта та навчання моделі цієї архітектури за допомогою методу напівкерованого навчання Mean Teacher з двонаправленим копіюванням та вставкою. Також запропонована інтелектуальна медична система діагностики деформації міжхребцевих дисків, що використовує мережі BAFUNet та ResNet-18.
Основні положення доповідалися на міжнародній науково-технічній конференції «Штучний інтелект та інтелектуальні системи – AIIS’2024» та опублікувано у фаховому науковому періодичному виданні «Штучний інтелект».
Опис
Ключові слова
гібридна архітектура нейронної мережі, напівкероване навчання, сегментація зображень, мрт хребта, інтелектуальна медична система, hybrid neural network architecture, semi-supervised learning, image segmentation, spine mri, intelligent medical system
Бібліографічний опис
Похиленко, О. А. Напівконтрольована гібридна мережа для сегментації МРТ-зображень хребта : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Похиленко Олександр Андрійович. - Київ, 2024. - 95 с.