Publication:
X-ray image segmentation with the use of machine learning algorithms

Файлы
W3113362604.pdf(864.43 KB)
Дата
2020
Авторы
Artemyev, M. S.
Smirnov, A. A.
Serazetdinov, A. R.
Серазетдинов, Артур Рафикович
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт нанотехнологий в электронике, спинтронике и фотонике
Институт ИНТЭЛ занимается научной деятельностью и подготовкой специалистов в области исследования физических принципов, проектирования и разработки технологий создания компонентной базы электроники гражданского и специального назначения, а также построения современных приборов на её основе. ​Наша основная цель – это создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области наноструктурных материалов и устройств электроники, спинтроники, фотоники, а также создание эффективной инновационной среды в области СВЧ-электронной и радиационно-стойкой компонентной базы, источников ТГц излучения, ионно-кластерных технологий материалов.​
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020 American Institute of Physics Inc.. All rights reserved.Brain tumor images segmentation plays a crucial role in the auxiliary diagnosis of disease, treatment planning and surgical navigation. In order to accurately segment brain tumor images, this paper proposes an automatic brain tumor Magnetic Resonance Imaging (MRI) image segmentation algorithm based on the U-net model. The neuron network based approached was closely analyzed in comparison with standard segmentation techniques (detection by threshold, K-means clustering, histogram-based approach and edge detection). The algorithm is validated and evaluated on the Jun Cheng dataset. The experimental results show that the proposed algorithm has strong competitiveness compared with the existing brain tumor MRI image segmentation algorithm.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Artemyev, M. S. X-ray image segmentation with the use of machine learning algorithms / Artemyev, M.S., Smirnov, A.A., Serazetdinov, A.R. // AIP Conference Proceedings. - 2020. - 2313. - 10.1063/5.0032275
URI
https://www.doi.org/10.1063/5.0032275
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85097996360&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000679348500069
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/22857
Коллекции
Публикации