Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких #9102225

Артикул: 9102225
1 399p. 2 000p. Только 26.07.2021
Оплатите работу одним из 20 способов и сразу скачайте.
После оплаты работа автоматически будет удалена с сайта.
Никто кроме вас не сможет посмотреть её до 24.09.2021
Как получить эту работу? Как получить эту работу через 2 минуты?
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Постановка задачи 4
1.1 Формулировка задачи в рамках предметной области 4
1.2 Требования к разрабатываемому решению 4
2 Обзор существующих решений 5
3 Исследование и построение решения задачи 9
3.1 Построение решения задачи 9
3.2 Сегментация изображений 9
4 Описание практической части 11
4.1 Выбор инструментов разработки 11
4.2 Построение обучающей выборки из данных LUNA 2016 11
4.3 Получение позиций узлов в файлах .mhd 12
4.4 Выделение интересующего района для поиска легочных узлов 15
4.5 Бинаризация изображений 16
4.6 Эрозия и наращивание бинарного изображения 19
4.7 Алгоритм отсечения не интересующих регионов 20
4.8 Применение маски интересующего региона 21
4.9 Мера Дайса как функция потерь для сегментации 22
4.10 Загрузка модели сегментации 22
4.11 Обучение модели сегментации 23
4.12 Аугментация изображений 25
4.13 Результаты работы 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 27
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 28
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг программы 29

Предметной областью в данной диссертации является медицина, а именно анализ КТ-изображений легких. Рак легких является одном из наиболее распространенных онкологических заболеваний. В данный момент проводится большое количество КТ-исследований легких пациентов по всему миру.Проводимые исследования генерирует большое количество КТ- изображений, которым требуется анализ. Актуальность данного исследования существует из-за интереса к разработке компьютерных алгоритмов для оптимизации обработки полученных изображений легких.
Самым важным и первым шагом в анализе КТ-изображений легкого на рак, является обнаружение легочных узлов, в которых может находиться злокачественная опухоль.
КТ-изображения для диссертации были взяты из базы данных КТ- изображений легких предоставленных соревнованием по распознаванию изображений легких LUNA[1], данный набор изображений является общедоступным, включая разметки легочных узлов четырьмя радиологами.
Основная цель: сегментация изображений для выявления потенциальных раковых зон. Цель была разделена на несколько задач: выявление интересующих регионов, формирование масок для изображений, обучение сверточной нейронной сети.
1. https://luna16.grand-challenge.org/
2. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3995505/
3. https://arxiv.org/abs/1505.04597
4. https://en.wikipedia.org/wiki/Sørensen–Dice_coefficient
5. https://www.kaggle.com/wiki/LogarithmicLoss
6. https://en.wikipedia.org/wiki/DICOM
Тема: Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких
Артикул: 9102225
Дата написания: 23.06.2019
Тип работы: Дипломная работа
Предмет: Программирование
Оригинальность: Антиплагиат.ВУЗ — 80%
Количество страниц: 43
А ты умеешь выполнять такие работы?

Файлы дипломной работы: Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких по предмету программирование

Пролистайте работу "Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких" и убедитесь в качестве

После покупки работа автоматически будет удалена с сайта до 24.09.2021
Дипломная — Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких — 1
Дипломная — Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких — 2
Дипломная — Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких — 3
Дипломная — Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких — 4
Дипломная — Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких — 5
Дипломная — Разработка алгоритмов для анализа КТ-изображений легких — 6
Посмотреть остальные страницы ▼
Работа успешно защищена! Работа успешно защищена!
Работа успешно защищена в 2019 году, продается только на этом сайте в итоговом варианте после устранения всех имевшихся замечаний. Вместе с работой вы получите все приложения и подготовленные дополнительные материалы.
Честный антиплагиат! Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 80% (оригинальный текст + цитирования), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег! Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Внести изменения в работу? Внести изменения в работу?
Готовая работа вам подходит, но нужно добавить ещё пару параграфов? Автор написавший её обязательно доделает её для вас. Изменение готовой работы по вашим требованиям возможно за дополнительную плату. Для этого оформите заявку.

Утром сдавать, а работа еще не написана?

Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 4 работы. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!