01.00.00 Физико-математические науки

Братск

Национальный исследовательский университет ИТМО
Магистратура, 1 курс, факультет: Физико-технический

Описание проекта

Лучезапястный сустав имеет сложную структуру, а хрящевая ткань, входящая в его состав, отличается малой толщиной и разветвленностью на МР изображениях.Его ручная сегментация требует больших усилий рентгенолога.Трудоемкость сегментации лучезапястного сустава остро ставит вопрос о необходимости автоматизированных методов сегментации. Применение методов глубокого обучения в медицинских целях отличается от применения в традиционных задачах.Например, в медицинских изображениях исследуемые структуры имеют более сложный вид.К тому же присутствует проблема размера тренировочных выборок, так как медицинские изображения скудно представлены в открытом доступе.По этой причине, на первом этапе работы будет проводиться набор и разметка МР данных.Далее, в ходе работы будет проверена эффективность применения некоторых методик, предположительно позволяющих решить эти проблемы: применение СНС с трехмерными ядрами к трехмерным патчам, а также будут исследованы способы аугментации МРТ-изображений. Это может использоваться при создании СНС для других задач.Разрабатываемая сверточная нейронная сеть (СНС) полностью автоматизирует процесс сегментации МРТ-изображений лучезапястного сустава.Это снизит нагрузку с врачей и ускорит диагностику таких заболеваний, как остеоартрит и ревматоидный артрит лучезапястного сустава, для которых раннее обнаружение дегенерации хряща имеет высокое значение, чтобы выбрать правильный метод лечения, и является ключевым фактором для благоприятного результата лечения.

Сейчас

Будет разработана сверточная нейронная сеть с оптимальной трехмерной архитектурой, для автоматического измерения объема хрящевой ткани на трехмерных МРТ-изображениях. Будут сделаны выводы о необходимом размере тренировочного набора данных. Будут сделаны выводы об эффективности применения сверточной нейронной сети с трехмерной архитектурой, основанной на трехмерных патчах. Будут сделаны выводы о эффективности применения аугментации данных к МРТ-изображениям лучезапястного сустава.