Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže (CROSBI ID 446620)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Topić, Tamara
Irena Galić ; Marija Habijan
hrvatski
Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže
Segmentacija dijelova srca iz kasno postkontrastno snimljenih slika magnetne rezonance (LGE MRI) predstavlja važan dio svakodnevne medicinske prakse kako bi se pravilno identificirala fibroza miokarda te drugih bolesti srca i kardiovaskularnog sustava. Međutim, automatska segmentacija i dalje predstavlja veliki izazov zbog heterogene raspodjele intenziteta i nejasnih granica između dijelova srca. U ovom radu predstavljena je automatska metoda segmentacije lijevog atrija iz trodimenzionalnih (3D) LGE MRI slika temeljena na dubokom učenju. Segmentacija lijevog atrija izvedena je pomoću konvolucijske neuronske mreže korištenjem U – Net modela. U- Net model treniran je pomoću izrazito malog skupa podataka od 6 3D LGE MRI slika. Unatoč tome, uspješno je ostvaren dice koeficijent od 0.67. Prema tome, u radu je pokazano da originalna U-Net arhitektura može ostvariti uspješan rezultat za segmentaciju lijevog atrija iz LGE-MRI slika upotrebom malenog broja podataka za učenje mreže.
duboko učenje ; konvolucijske neuronske mreže ; magnetska rezonanca ; segmentacija lijevog atrija ; semantička segmentacija ; U-Net
nije evidentirano
engleski
Left atrial segmentation from LGE MRI using a convolutional neural network
nije evidentirano
convolutional neural networks ; deep learning ; left atrium segmentation ; magnetic resonance ; semantic segmentation ; U-Net
nije evidentirano
Podaci o izdanju
41
29.09.2020.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Osijek
