На примере рентгеновских снимков легких человека проводятся анализ и построение моделей семантической сегментации. В работе исследуются различные подходы к обработке медицинских изображений, сравнение способов реализации моделей глубинного обучения и их оценивания. Разработаны 5 моделей нейронных сетей для выполнения задачи сегментирования. Они реализованы с помощью библиотек TensorFlow и PyTorch. Модель с лучшими показателями может быть применена для построения системы автоматической сегментации различных снимков пациентов и расчета характеристик их органов.

сегментация, компьютерное зрение, глубинное обучение, нейронные сети, TensorFlow, PyTorch

Математическое моделирование в актуальных проблемах науки и техники

Белозеров Илья Андреевич,  ,  orcid.org/0000-0002-9088-7260,  НЛ “Прикладное моделирование ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова”

Судаков Владимир Анатольевич,  ,  orcid.org/0000-0002-1658-1941,  ИПМ им. М.В. Келдыша РАН