Використання ансамблю нейронних мереж для визначення діагностичних параметрів хребців
Анотація
Штучний інтелект відкриває великі перспективи в багатьох сферах діяльності людини, насамперед у медицині. Одним із пріоритетних напрямів використання штучного інтелекту в цій галузі є сегментація медичних зображень задля автоматичного діагностування поширених захворювань. У цій роботі досліджується, зокрема, можливість застосування ансамблю нейронних мереж для діагностування остеопорозу. Для досягнення вказаної мети вивчено можливості використання методів машинного навчання для сегментації і визначення форми й розмірів певних хребців (Th8, Th9, Th10, Th11 хребця людини) на рентгенівських зображеннях, отриманих у реальних умовах. Досліджено низку нейронних мереж, які застосовуються в обробці зображень, й запропоновано алгоритм одночасного їх використання для якісного визначення діагностичних параметрів.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 В. Д. Конюхов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи і передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензійного договору (угоди).
- Автори мають право самостійно укладати додаткові договори (угоди) з неексклюзивного поширення роботи в тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати в складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установи або на персональних веб-сайтах) рукопису роботи як до подачі цього рукопису в редакцію, так і під час її редакційної обробки, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії і позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
