Інтелектуальна система побудови 3D моделі злоякісної пухлини мозку на основі МРТ зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСинєглазов, Віктор Михайлович
dc.contributor.authorCотник, Дмитро Сергійович
dc.date.accessioned2025-02-27T10:03:16Z
dc.date.available2025-02-27T10:03:16Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 83 с., 20 рис., 7 табл., 15 посилань, 2 додатки. Об’єкт дослідження – процес автоматизованої сегментації зображень вестибулярних шваном. Предмет дослідження – методи і технологій сегментації МРТ зображень за допомогою згорткових нейронних мереж та створення 3D моделей на основі 2D зображень. Мета роботи – розробка та вдосконалення методу побудови 3D моделі на основі інтелектуальної сегментації пухлин головного мозку для клінічного використання. Розглянуто вестибулярні шваноми, принципи роботи МРТ апаратів у різних режимах. Досліджено згорткові нейронні мережі, архітектури U-Net та DeepLabV3+. Проведено експерименти із навчання моделей сегментації пухлин головного мозку, використання модулів уваги та побудови 3D моделей пухлин. Результати роботи можливо використати на базі Інституту нейрохірургії ім. акад. А. П. Ромоданова НАМН України, який надав МРТ зображення та допомогу із дослідженнями вестибулярних шванном.
dc.description.abstractotherMaster's Thesis: 83 pages, 20 figures, 7 tables, 15 references, 2 appendices. The object of the study is the process of automated segmentation of vestibular schwannoma images. The subject of research is methods and technologies for MRI image segmentation using convolutional neural networks and the creation of 3D models based on 2D images. The purpose of the work is to develop and improve a method for constructing a 3D model based on intelligent segmentation of brain tumors for clinical use. The study examines vestibular schwannomas, the principles of MRI machine operation in various modes. Convolutional neural networks, U-Net, and DeepLabV3+ architectures were analyzed. Experiments were conducted on training segmentation models for brain tumors, utilizing attention modules, and constructing 3D tumor models. The results of the work can be applied at the A. P. Romodanov Institute of Neurosurgery of the National Academy of Medical Sciences of Ukraine, which provided MRI images and support for researching vestibular schwannomas.
dc.format.extent83 с.
dc.identifier.citationCотник, Д. С. Інтелектуальна система побудови 3D моделі злоякісної пухлини мозку на основі МРТ зображень : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Cотник Дмитро Сергійович. - Київ, 2024. - 83 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72723
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectпухлини головного мозку
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectсегментація зображень
dc.subjectмультипланарна реконструкція
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectbrain tumors
dc.subjectmachine learning
dc.subjectimage segmentation
dc.subjectmultiplanar reconstruction
dc.subject.udc004.93::616.8-006(043.3)
dc.titleІнтелектуальна система побудови 3D моделі злоякісної пухлини мозку на основі МРТ зображень
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sotnyk_magistr.pdf
Розмір:
4.88 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