Напівконтрольована гібридна мережа для сегментації МРТ-зображень хребта

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЧумаченко, Олена Іллівна
dc.contributor.authorПохиленко, Олександр Андрійович
dc.date.accessioned2025-02-20T13:53:29Z
dc.date.available2025-02-20T13:53:29Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська 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».
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 95 p., 29 figures, 6 tables, 34 references, 2 appendixes. The object of the study is artificial neural networks for segmentation of spine MR images. The subject of research is methods of hybrid artificial neural network architectures development and application of semi-supervised learning for segmentation of spine MR images. The purpose of the work is to develop a hybrid architecture of an artificial neural network for segmentation of spine MR images and train it using semi-supervised learning methods. The result of the work is the development of a BAFUNet hybrid architecture for segmentation of spine MR images and training a model of this architecture using the semi-supervised learning method Mean Teacher with bidirectional copy-paste. An intelligent medical system for diagnosis of intervertebral disc deformation was also proposed, using the BAFUNet and ResNet-18 networks. The main provisions were reported at the international scientific and technical conference "Artificial Intelligence and Intelligent Systems – AIIS'2024" and published in the professional scientific periodical "Artificial Intelligence".
dc.format.extent95 с.
dc.identifier.citationПохиленко, О. А. Напівконтрольована гібридна мережа для сегментації МРТ-зображень хребта : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Похиленко Олександр Андрійович. - Київ, 2024. - 95 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72664
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectгібридна архітектура нейронної мережі
dc.subjectнапівкероване навчання
dc.subjectсегментація зображень
dc.subjectмрт хребта
dc.subjectінтелектуальна медична система
dc.subjecthybrid neural network architecture
dc.subjectsemi-supervised learning
dc.subjectimage segmentation
dc.subjectspine mri
dc.subjectintelligent medical system
dc.subject.udc[004.8:004.932:616.711](043.3)
dc.titleНапівконтрольована гібридна мережа для сегментації МРТ-зображень хребта
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pokhylenko_magistr.pdf
Розмір:
2.66 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи