Застосування нейронних мереж для сегментації легень на комп'ютерно-томографічних зображеннях пацієнтів з онкологічними захворюваннями

Abstract

Дослідження зосереджене на процесі автоматизованої сегментації медичних зображень легень у пацієнтів, що страждають на онкологічні захворювання, з використанням глибоких нейронних мереж. Цей процес охоплює обробку КТ-знімків, побудову відповідних моделей машинного навчання та подальший аналіз результатів сегментації, спрямований на підвищення точності діагностики. До предмета дослідження входять методи та архітектури глибокого навчання, зокрема модель U-Net, а також використання технологічного стеку Python та таких фреймворків, як MONAI і PyTorch. Окрему увагу приділено методам попередньої обробки медичних зображень, розробці моделей нейронних мереж для задач семантичної сегментації, а також метрикам оцінки якості, серед яких Dice coefficient, IoU та Hausdorff Distance. Метою цієї роботи є створення високоефективної та точної нейромережевої моделі для автоматизованої сегментації легень на комп’ютерно-томографічних знімках пацієнтів із діагностованим раком. Для досягнення цієї мети здійснюється аналіз сучасних підходів до сегментації, проєктування та реалізація архітектури моделі, її навчання на відкритих медичних наборах даних, а також оцінювання результатів із використанням релевантних метрик.