Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
![](/pic/nikiforov.jpg)
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2024-24-4-661-664
УДК 004.891
Теплякова А.Р., Шершнев Р.В., Старков С.О.
Метод сегментации мышечной ткани на снимках компьютерной томографии на базе предобработанных трехканальных изображений
Метод сегментации мышечной ткани на снимках компьютерной томографии на базе предобработанных трехканальных изображений
Читать статью полностью
![](/images/pdf.png)
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Теплякова А.Р., Шершнев Р.В., Старков С.О. Метод сегментации мышечной ткани на снимках компьютерной томографии на базе предобработанных трехканальных изображений // Научнотехнический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24, № 4. С. 661–664. doi: 10.17586/2226-1494-2024-24-4-661-664
Аннотация
Представлены результаты исследования влияния метода предобработки, основанного на формировании трехканальных изображений, на точность моделей сегментации мышечной ткани на срезах компьютерной томографии, соответствующих уровням позвонков грудного и поясничного отделов позвоночника. На данных масштабного набора Sparsely Annotated Region and Organ Segmentation обучено и протестировано 10 моделей. Получены значения коэффициента схожести Дайса и пересечения над объединением в диапазонах 0,9339–0,9421 и 0,8737–0,8885. Применение трехканального подхода к формированию входных данных повысило точность моделей четырех архитектур из пяти рассмотренных. Обученные модели могут применяться для быстрой и точной разметки мышечной ткани в процессе диагностики.
Ключевые слова: компьютерное зрение, сегментация, компьютерная томография, мышечная ткань, диагностика, U-Net