Title: | Deep learning based approach for vertebrae detection on spine X-RAY |
Other Titles: | Основанный на глубоком обучении подход к обнаружению позвонков на рентгенограмме позвоночника |
Authors: | Charapennikau, R. M. |
Keywords: | материалы конференций;medical imaging;object detection |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | БГУИР |
Citation: | Charapennikau, R. M. Deep learning based approach for vertebrae detection on spine X-RAY / R. M. Charapennikau // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей IX Международной научно-практической конференции, Минск, 17–18 мая 2023 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2023. – С. 379-384. |
Abstract: | In this paper two methods for vertebra detection on X-RAY images are presented. The key difference
from standard object detection methods is that proposed ones (methods) are not limited to finding a rectangular
bounding box, but can be used to detect an object with a bounding box of arbitrary quadrangle shape.
Our method achieves 0.988 Average Precision Score with 0.822 bounding box IoU. |
Alternative abstract: | В данной статье представлены два метода детекции позвонков на рентгеновских снимках.
Основным отличием, предложенных методов, от существующих методов детекции является то, что они не
ограничены поиском прямоугольной ограничивающей рамки, а решают задачу детекции с помощью
ограничивающей рамки произвольной четырехугольной формы.
Предложенный метод достигает качества 0.988 метрики Average Precision при IoU ограничивающих
рамок 0.822. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52077 |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2023)
|