Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Automātika un datortehnika
Nosaukums Nozīmīgo apgabalu segmentācija un klasifikācija multispektrālos ādas veidojumu attēlos
Nosaukums angļu valodā Region of Interest Segmentation and Classification in Multispectral Images of Skin Lesions
Struktūrvienība 12200 Datorvadības,automātikas un datortehnikas institūts
Darba vadītājs Katrina Boločko
Recenzents Ilze Andersone
Anotācija 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.
Atslēgas vārdi NEIRONU TĪKLI, ATTĒLU APSTRĀDE, MAŠĪNAPMĀCĪBA
Atslēgas vārdi angļu valodā NEURAL NETWORKS, IMAGE PROCESSING, MACHINE LEARNING
Valoda lv
Gads 2021
Darba augšupielādes datums un laiks 01.06.2021 23:56:42