Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Master
Title of the study programm Automation and Computer Engineering
Title in original language Nozīmīgo apgabalu segmentācija un klasifikācija multispektrālos ādas veidojumu attēlos
Title in English Region of Interest Segmentation and Classification in Multispectral Images of Skin Lesions
Department 12200 Institute of Computer Control, Automation and Computer Engineering
Scientific advisor Katrina Boločko
Reviewer Ilze Andersone
Abstract Maģistra darba mērķis ir izveidot ādas veidojumu segmentācijas un klasifikācijas risinājumu, kas balstītos uz mākslīgo neironu tīklu izmantošanu. Darba mērķis ir pamatots ar to, ka mākslīgā intelekta un dziļo neironu tīklu implementācija medicīnas inženierijas jomā ir sniegusi jaunus un precīzus veidus, kā automatizēta un efektīvā veidā adaptēt iepriekš manuālus diagnostikas procesus. Mūsdienās iepriekš apmācīti neironu tīkli tiek plaši izmantoti vairāku biomedicīnas attēlu uzdevumu izpildei un ir priekšgalā medicīnas digitalizācijai veselības aprūpei. Ādas veidojumu attēlu apstrādes gadījumā, segmentācija ir nepieciešama, lai spētu izlīdzināt multispektrālos attēlus, noņemt apmatojumu un citus artefaktus kā arī, lai veiktu automātisku parametru aprēķinu atdalītajam ādas veidojuma reģionam, dažādām ādas veidojumu diagnožu kategorijām. Darba laikā mākslīgie neironu tīkli tika izpētīti tieši segmentācijas un klasifikācijas uzdevumu izpildei un multispektrālo veidojumu attēlu apstrādes automatizācijai. Izstrādātais risinājums izmanto trīs dažādu spektrālā apgaismojuma ādas veidojuma attēlus ar kuriem tiek apmācīts konvolucionārs neironu tīkls. Neironu tīklu implementācija multispektrālo attēlu apstrādē ļauj risināt iepriekš problemātiskus attēlu apstrādes uzdevumus un ar konvencionālām metodēm neapstrādājamus attēlus. Salīdzinot ar konvencionālajām metodēm, izstrādātais risinājums spēj veiksmīgi segmentēt iepriekš problemātiskus attēlus, kā, piemēram, attēlus kuros ir vairāki marķieri, pārāk liels attēla nogludinājums, kā arī zems attēla kontrasts vai izteikti ādas vai marķiera atspīdumu reģioni. Maģistra darbs sastāv no 118 lapaspusēm, 88 attēliem, 12 tabulām un 5 pielikumiem.
Keywords NEIRONU TĪKLI, ATTĒLU APSTRĀDE, MAŠĪNAPMĀCĪBA
Keywords in English NEURAL NETWORKS, IMAGE PROCESSING, MACHINE LEARNING
Language lv
Year 2021
Date and time of uploading 01.06.2021 23:56:42