Obnaruzhenie opuholej golownogo mozga s pomosch'ü algoritma ANN

Opuhol' golownogo mozga - odno iz samyh opasnyh dlq zhizni zabolewanij, poätomu ee obnaruzhenie dolzhno byt' bystrym i tochnym. Jetogo mozhno dostich' putem primeneniq awtomatizirowannyh metodow obnaruzheniq opuholej na medicinskih izobrazheniqh. Bylo predlozheno mnozhestwo awtomatizirowannyh metodow, kotorye ispol'zuütsq dlq segmentacii izobrazhenij. Zdes' my predlagaem awtomatizirowannuü i äffektiwnuü metodiku obnaruzheniq opuholej mozga na izobrazheniqh pozitronno-ämissionnoj tomografii (PJeT). Modelirowanie predlagaemoj raboty wypolneno w MATLAB. Segmentaciq opuholej mozga na izobrazheniqh pozitronno-ämissionnoj tomografii (PJeT) qwlqetsq ochen' slozhnoj i wazhnoj zadachej dlq medicinskoj diagnostiki. V dannoj dissertacii opisywaütsq processy i metody obnaruzheniq opuholi mozga na PJeT-izobrazheniqh s pomosch'ü iskusstwennoj nejronnoj seti (INS), kotoraq primenqetsq w bol'shinstwe sluchaew iskusstwennogo intellekta w biomedicinskih izobrazheniqh dlq klassifikacii i raspoznawaniq. V predlagaemoj sisteme snachala wypolnqetsq predwaritel'naq i posleduüschaq obrabotka PJeT-izobrazhenij dlq ih uluchsheniq, zatem obrabotannoe izobrazhenie stanowitsq bolee podhodqschim dlq analiza i klassifikacii izobrazhenij opuholej. Dlq segmentacii PJeT-izobrazhenij ispol'zuetsq opredelenie kraew po Sobelü. Na wtorom ätape iz PJeT-izobrazhenij izwlekaütsq statisticheskie priznaki.

Opuhol' golownogo mozga - odno iz samyh opasnyh dlq zhizni zabolewanij, poätomu ee obnaruzhenie dolzhno byt' bystrym i tochnym. Jetogo mozhno dostich' putem primeneniq awtomatizirowannyh metodow obnaruzheniq opuholej na medicinskih izobrazheniqh. Bylo predlozheno mnozhestwo awtomatizirowannyh metodow, kotorye ispol'zuütsq dlq segmentacii izobrazhenij. Zdes' my predlagaem awtomatizirowannuü i äffektiwnuü metodiku obnaruzheniq opuholej mozga na izobrazheniqh pozitronno-ämissionnoj tomografii (PJeT). Modelirowanie predlagaemoj raboty wypolneno w MATLAB. Segmentaciq opuholej mozga na izobrazheniqh pozitronno-ämissionnoj tomografii (PJeT) qwlqetsq ochen' slozhnoj i wazhnoj zadachej dlq medicinskoj diagnostiki. V dannoj dissertacii opisywaütsq processy i metody obnaruzheniq opuholi mozga na PJeT-izobrazheniqh s pomosch'ü iskusstwennoj nejronnoj seti (INS), kotoraq primenqetsq w bol'shinstwe sluchaew iskusstwennogo intellekta w biomedicinskih izobrazheniqh dlq klassifikacii i raspoznawaniq. V predlagaemoj sisteme snachala wypolnqetsq predwaritel'naq i posleduüschaq obrabotka PJeT-izobrazhenij dlq ih uluchsheniq, zatem obrabotannoe izobrazhenie stanowitsq bolee podhodqschim dlq analiza i klassifikacii izobrazhenij opuholej. Dlq segmentacii PJeT-izobrazhenij ispol'zuetsq opredelenie kraew po Sobelü. Na wtorom ätape iz PJeT-izobrazhenij izwlekaütsq statisticheskie priznaki.