Моделювання сегментації зображень з застосуванням нейронної мережі FastFCN

Abstract

Об’єкт дослідження процес обробки медичних зображень для інтерпретації в системах технічного зору. Предмет дослідження алгоритм та метод сегментації зображень FastFCN. Мета дипломної роботи дослідження методу сегментації зображень з використанням нейронної мережі FastFCN, визначення ефективності його використання для роботи з медичними зображеннями. У першому розділі роботи було проведено аналіз класифікації існуючих методів сегментації даних МРТ зображень: структурних, стохастичних та змішаних. Зокрема розглянутий метод використання нейронних мереж для вирішення класу відповідних задач. Зроблено висновки щодо ефективності кожного із розглянутих методів, описано їх функціонування, переваги та недоліки. Наведено приклади використання кожного із методів. У другому розділі було приведено аналіз нейронної мережі FastFCN, архітектуру та принцип функціонування. Приведено опис оригінальної мережі FCN та описано його модифікацію до FastFCN, описано модуль JPU (Joint Pyramid Upsampling), який в ньому використовується. У третьому розділі проведений опис проведених експериментів та представлений аналіз отриманих результатів.