https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47042| Title: | Применение предварительной экстракции головного мозга при сегментации шванном на изображениях МР-томографии |
| Other Titles: | Application of preliminary brain extraction in schannoma segmentation on MR-tomography images |
| Authors: | Спиридонова, О. С. Яблонский, О. Л. |
| Keywords: | материалы конференций;головной мозг;сегментация изображений;магниторезонансная томография;сверточные нейронные сети;brain;image segmentation;magnetic resonance imaging;convolutional neural networks |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Бестпринт |
| Citation: | Спиридонова, О. С. Применение предварительной экстракции головного мозга при сегментации шванном на изображениях МР-томографии / О. С. Спиридонова, О. Л. Яблонский // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 109–111. |
| Abstract: | Экстракция головного мозга имеет важное значение при дальнейшей обработки изображений МР-томографии в нейроонкологии. Однако, существующие алгоритмы экстракции позволяют работать только с изображениями головного мозга без патологий. Применение данных алгоритмов на изображениях с различными патологиями приводит к тому, что зона интереса не включается в финальное изображение после экстракции. В данной работе описан результа проведения сегментации шванном, с проведением предварительной экстракции головного мозга с помощью нейросетевого алгоритма HD-BET. |
| Alternative abstract: | Brain segmentation is essential for further processing of MRI images in neurooncology. However, the existing extraction algorithms allow working only with brain images without pathologies. The use of these algorithms on images with various pathologies leads to the fact that the area of interest is not included in the final image after extraction. This paper describes the result of schwannoma segmentation with preliminary brain extraction using the HD-BET neural network algorithm. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47042 |
| ISBN: | 978-985-7267-19-4 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Spiridonova_Primeneniye.pdf | 931.07 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.