Содержание:
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
Используемая литература
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