Способ сегментации лёгких на снимках КТ с использованием методов глубокого обучения

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Войцеховский, Алексей Алексеевич Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Цель данной работы – разработка способа сегментации легких на снимках КТ с использованием методов глубокого обучения.для повышении эффективности работы врача-радиолога для описания состояния легких по данным КТ. Разработанное программное обеспечение позволяет сегментировать область легкого на срезе с помощью технологий глубокого обучения.

Реферат …………………………………………………………………………………………. 10
Оглавление ……………………………………………………………………………………. 11
Введение……………………………………………………………………………………….. 14
1 Обзор литературы ………………………………………………………………………. 15
1.1 Глубокое обучени ……………………………………………………………………. 15
1.2 Переобучение нейронных сетей и методы предотвращения
переобучения …………………………………………………………………………………………… 17
1.3 Свёрточные нейронные сети…………………………………………………….. 19
1.3 Архитектуры для семантической сегментации …………………………. 23
1.4 Архитектуры энкодеров …………………………………………………………… 24
1.3.1 Архитектура ResNet ………………………………………………………………. 25
1.3.2 Архитектура MobileNetV2 …………………………………………………….. 26
1.3.3 Архитектура EfficientNet ……………………………………………………….. 27
1.4 Предварительное обучение ………………………………………………………. 28
1.5 Аугментация данных ……………………………………………………………….. 28
2 Объект и методы исследования …………………………………………………… 29
2.1 Описание используемых программных и аппаратных средств ….. 29
2.1 Данные для обучения и тестирования ………………………………………. 30
2.2 Аугментация обучающей выборки …………………………………………… 31
2.3 Обучение моделей……………………………………………………………………. 33
3 Результаты проведенного исследования ……………………………………… 35
4 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и энергосбережение
………………………………………………………………………………………………………………… 40
4.1 Предпроектный анализ …………………………………………………………….. 40
4.2 Технология QuaD …………………………………………………………………….. 41
4.3 SWOT-анализ…………………………………………………………………………… 42
4.4 Оценка готовности научно-исследовательского проекта к
коммерциализации …………………………………………………………………………………… 47
4.5 Инициация научно-исследовательского проекта ………………………. 49
4.6 Планирование научно-исследовательских работ ………………………. 50
4.6.1 Организационная структура научно-исследовательского проекта50
4.6.2 Структура работ в рамках научного исследования …………………. 51
4.6.3 Определение трудоемкости выполнения работ ………………………. 52
4.6.4 Разработка графика проведения научного исследования ………… 56
4.7 Бюджет научно-технического исследования …………………………….. 58
4.7.1 Расчет материальных затрат ………………………………………………….. 58
4.7.2 Расчет затрат на специальное оборудование для научных работ59
4.7.3 Расчет затрат на амортизацию оборудования …………………………. 59
4.7.4 Основная заработная плата исполнителям работы …………………. 60
4.7.5 Дополнительная заработная плата …………………………………………. 62
4.7.6 Отчисления во внебюджетные фонды ……………………………………. 62
4.7.7 Накладные расходы ………………………………………………………………. 63
4.7.8 Контрагентные расходы ………………………………………………………… 64
4.7.9 Формирование бюджета затрат научно-исследовательского проекта
………………………………………………………………………………………………………………… 64
4.8 Риски научно-исследовательского проекта ………………………………. 65
4.9 Выводы по разделу финансовый менеджмент…………………………… 66
5 Социальная ответственность ………………………………………………………. 67
5.1 Введение …………………………………………………………………………………. 67
5.2 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности67
5.3 Профессиональная социальная безопасность ……………………………. 69
5.3.1 Отклонение показателей микроклимата …………………………………. 70
5.3.2 Превышение уровня шума …………………………………………………….. 71
5.3.3 Освещение ……………………………………………………………………………. 72
5.3.4 Психофизиологические факторы при работе с компьютером …. 76
5.3.5 Повышенное значение напряжения в электрической цепи,
замыкание которой может произойти через тело человека ………………………… 77
5.4 Экологическая безопасность ……………………………………………………. 78
5.5 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………. 79
5.6 Выводы по разделу ………………………………………………………………….. 81
Заключение …………………………………………………………………………………… 82
Список публикаций и научных достижений …………………………………… 83
Список используемых источников…………………………………………………. 84
Приложение А ………………………………………………………………………………. 88
1.1 Deep learning ……………………………………………………………………………. 89
1.2 Neural networks overfitting and methods for preventing overfitting … 91
1.3 Convolutional neural networks ……………………………………………………. 92
1.4 Semantic segmentation architectures ……………………………………………. 95
1.5 Encoders architectures ……………………………………………………………….. 97
1.5.1 ResNet …………………………………………………………………………………… 97
Figure 4. Residual block in ResNet …………………………………………………… 98
1.5.2 MobileNetV2 …………………………………………………………………………. 98
1.5.3 EfficientNet ……………………………………………………………………………. 99
1.6 Transfer learning ……………………………………………………………………….. 99
1.7 Data augmentation …………………………………………………………………… 100
References ……………………………………………………………………………………. 101
Приложение Б. Исходный код процесса обучения и проверки моделей
………………………………………………………………………………………………………………. 103

Современное компьютерное зрение является динамично развивающейся
областью информационных технологий. Во многом этом связано с широким
распространением методов глубокого обучения, способных решать множество
задач, в том числе связанных с анализом медицинских изображений.
Компьютерное зрение активно развивается в качестве инструмента
автоматизации диагностики заболеваний. В том числе производятся попытки
автоматического поиска патологий лёгких и других органов на снимках
компьютерной томографии и других методов диагностики. Для того чтобы
правильно найти заболевание на этих изображениях, имеет смысл сначала
выделить непосредственно исследуемый орган. Поэтому в данной работе
рассматривается использование методов глубокого обучения для сегментации
лёгких на снимках КТ.
1 Обзор литературы
1.1 Глубокое обучени

В ходе данной работы был рассмотрен датасет со снимками легких КТ и
предложено использование модели глубокого обучения Unet с энкодерами на
основе архитектур ResNet-34, MobileNetV2 и EfficientNet-B0, предобученных на
датасете ImageNet. Для раширения обучающей выборки были использованы
аугментации сдвига, вращения вокруг центра, увеличения, и отражения вокруг
горизонтальной оси. На языке программирования Python с использованием
фреймворка Tensorflow, библиотек scikit-learn и segmentation-models было
реализовано программное обеспечение для подготовки и аугментации данных,
обучения моделей и их проверки на обучающей выборке. После обучения
модели были проверена на тестовой выборке, лучший результат показала
модель на основе архитектуры EfficientNet-B0 – метрика IoU составила 0.9722.
Также данная архитектура является оптимальной по точности и размеру
модели.
Список публикаций и научных достижений
Участие в конференциях:
1. Диплом II степени за лучший доклад на подсекции 3.4 «Вычислительный
интеллект» Международной научно-технической конференции студентов,
аспирантов и молодых ученых «НАУЧНАЯ СЕССИЯ ТУСУР», г. Томск,
25-27 мая 2020 г.
Участие в конкурсах:
1. Диплом I степени на конкурсе по решению бизнес-кейсов в сфере
медицины “МедХакатон”, г. Томск, сентябрь 2018 г.;
2. Диплом за 3 место на II отборочных соревнованиях Digital Skills Томской
области, г. Томск, май 2019 г.ы

Публикации:
1. Zarnitsyn A. Y. et al. Development of the video stream object detection
algorithm (VSODA) with tracking // EAI Endorsed Transactions on Energy
Web. – 2019. – Т. 6. – №. 22.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать «Способ сегментации лёгких на снимках КТ с использованием методов глубокого обучения»

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    AleksandrAvdiev Южный федеральный университет, 2010, преподаватель, канд...
    4.1 (20 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    28 Выполненных работ
    Антон П. преподаватель, доцент
    4.8 (1033 отзыва)
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публик... Читать все
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публикуюсь, имею высокий индекс цитирования. Спикер.
    #Кандидатские #Магистерские
    1386 Выполненных работ
    Вики Р.
    5 (44 отзыва)
    Наличие красного диплома УрГЮУ по специальности юрист. Опыт работы в профессии - сфера банкротства. Уровень выполняемых работ - до магистерских диссертаций. Написан... Читать все
    Наличие красного диплома УрГЮУ по специальности юрист. Опыт работы в профессии - сфера банкротства. Уровень выполняемых работ - до магистерских диссертаций. Написание письменных работ для меня в удовольствие.Всегда качественно.
    #Кандидатские #Магистерские
    60 Выполненных работ
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    user1250010 Омский государственный университет, 2010, преподаватель,...
    4 (15 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Петр П. кандидат наук
    4.2 (25 отзывов)
    Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт напис... Читать все
    Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт написания магистерских диссертаций. Направление - связь, телекоммуникации, информационная безопасность, информационные технологии, экономика. Пишу научные статьи уровня ВАК и РИНЦ. Работаю техническим директором интернет-провайдера, имею опыт работы ведущим сотрудником отдела информационной безопасности филиала одного из крупнейших банков. Образование - высшее профессиональное (в 2006 году окончил военную Академию связи в г. Санкт-Петербурге), послевузовское профессиональное (в 2018 году окончил аспирантуру Уральского федерального университета). Защитил диссертацию на соискание степени "кандидат технических наук" в 2020 году. В качестве хобби преподаю. Дисциплины - сети ЭВМ и телекоммуникации, информационная безопасность объектов критической информационной инфраструктуры.
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы
    Александра С.
    5 (91 отзыв)
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повы... Читать все
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повышении уникальности текста и оформлении библиографических ссылок по ГОСТу.
    #Кандидатские #Магистерские
    132 Выполненных работы
    Оксана М. Восточноукраинский национальный университет, студент 4 - ...
    4.9 (37 отзывов)
    Возможно выполнение работ по правоведению и политологии. Имею высшее образование менеджера ВЭД и правоведа, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по политоло... Читать все
    Возможно выполнение работ по правоведению и политологии. Имею высшее образование менеджера ВЭД и правоведа, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по политологии.
    #Кандидатские #Магистерские
    68 Выполненных работ
    Дарья П. кандидат наук, доцент
    4.9 (20 отзывов)
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных... Читать все
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных исследований, связанных с журналистикой, филологией и литературой
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы

    Другие учебные работы по предмету

    Интеллектуальный анализ текстовых данных с rnприменением методов машинного обучения
    📅 2019 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)