Підхід до інтегрування експертних знань в модель U-Net для сегментування зображень МРТ серця
Вантажиться...
Дата
2024-12-12
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Донбаська державна машинобудівна академія
Анотація
У статті запропоновано новий підхід до інтегрування експертних знань медичних фахівців у нейронну мережу архітектури U-Net для сегментування зображень МРТ серця. Запропонований підхід передбачає використання механізмів уваги, керованих експертними анотаціями, та впровадження анатомічних обмежень через спеціалізовані функції втрат. Це дає змогу покращити здатність мережі створювати анатомічно точні та клінічно значущі сегментовані маски на зображенні МРТ серця. Підхід включає декілька послідовних етапів, зокрема, аугментацію даних з експертними анотаціями, проєктування механізму уваги та додання функцій втрат із врахуванням анатомічних обмежень. Експериментальні результати за набором даних Automated Cardiac Diagnosis Challenge у задачі сегментування продемонстрували покращення проти базової моделі U-Net за низкою метрик сегментації.
Опис
Чабан О. Р., Манзюк Е. А. Підхід до інтегрування експертних знань в модель U-Net для сегментування зображень МРТ серця. Нейромережні технології та їх застосування НМТЗ-2024 : матеріали XXII Міжнар. наук. конф., м. Краматорськ-Вінниця- Тернопіль, 11–12 груд. 2024 р. / за заг. ред. С. В. Ковалевського. Краматорськ, 2024. С. 145–149.
Ключові слова
інтеграція експертних знань, нейронна мережа, U-Net, сегментація, МРТ серця, механізм уваги, анатомічні обмеження, функції втрат, аугментація даних, Automated Cardiac Diagnosis Challenge
Бібліографічний опис
Чабан О. Р., Манзюк Е. А. Підхід до інтегрування експертних знань в модель U-Net для сегментування зображень МРТ серця. Нейромережні технології та їх застосування НМТЗ-2024 : матеріали XXII Міжнар. наук. конф., м. Краматорськ-Вінниця- Тернопіль, 11–12 груд. 2024 р. / за заг. ред. С. В. Ковалевського. Краматорськ, 2024. С. 145–149.