Свёрточные сети для сегментации изображений крупных вен

• Main Authors: Егоров, А.А., Лысенкова, С.А., Мазайшвили, К.В.
• Format: Article
• Language: English
• Published: KamGU by Vitus Bering 2020-06-01
• Series: Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki
• Subjects: свёрточная архитектура; нейронные сети; сегментация изображений; медицинские данные; convolutional architecture; neural networks; image segmentation; medical data
• Online Access: http://krasec.ru/egorov312/

В статье представлены результаты работы по сегментации изображений отдельных снимков магнитно-резонансной томографии забрюшинного пространства. Рассматриваются вопросы обнаружения и сегментации объектов магистральных вен забрюшинного пространства на основе свёрточной архитектуры нейронной сети для семантической пиксельной сегментации. Предлагается автоматический, точный и надежный метод с использованием свёрточной нейронной сети U-Net для извлечения сосудов вен из МРТ изображений. Глубокое обучение сети с большим рецептивным полем U-Net позволяет достичь значительных результатов даже при наличие не качественных исходных данных, на малых обучающих выборках. Стратегия расширения данных представляется эффективным способом уменьшения степени переобучения в распознавании медицинских образов — вен.