bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-979Research ArticleСтатьиЛОКАЛИЗАЦИЯ ПОЗВОНКОВ ЧЕЛОВЕКА НА РЕНТГЕНОВСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ DARKNET YOLOLocalization of human percentages on X-ray images with use of Darknet YOLOКурочкаК. С.KurachkaK. S.noemail@neicon.ruЛучшеваТ. В.LuchshavaT. V.tamara@gstu.byПанаринК. А.PanarinK. A.noemail@neicon.ruГомельский государственный технический университет имени П.О. СухогоGomel state technical university named after P.O. Sukhoi201803062019033238Copyright © Курочка К.С., Лучшева Т.В., Панарин К.А., 20192019Курочка К.С., Лучшева Т.В., Панарин К.А.Kurachka K.S., Luchshava T.V., Panarin K.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/979

Предлагается алгоритм, позволяющий с использованием сверточной нейронной сети на основе регионов Darknet YOLO осуществлять локализацию позвонков на рентгеновских изображениях с последующим определением геометрических параметров с помощью библиотеки компьютерного зрения OpenCV.

Technology that allows to localize vertebrae on X-ray images and then determine geometric parameters using the OpenCV computer vision library using a convolutional neural network Darknet YOLO based on regions is proposed.

спондилографиярентгенографиякомпьютерное зрениесегментациянейронные сетиspondylographyradiographycomputer visionsegmentationneural networksReferencesРентгенометрический анализ кинематики L4-L5 и L5-S1 позвоночных сегментов в III стадии дегенеративного процесса // Е.Л. Цитко [и др.] // Новости хирургии. 2015. Т. 23. С. 202-208.Рентгенометрический анализ кинематики L4-L5 и L5-S1 позвоночных сегментов в III стадии дегенеративного процесса // Е.Л. Цитко [и др.] // Новости хирургии. 2015. Т. 23. С. 202-208.Automatic vertebra detection in x-ray images / C.M. Daniel [et al.] // CompIMAGE 06 - Computational Modelling of Objects Represented in Images. 2006. P. 307-312.Automatic vertebra detection in x-ray images / C.M. Daniel [et al.] // CompIMAGE 06 - Computational Modelling of Objects Represented in Images. 2006. P. 307-312.Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4. М.:ИПРЖР, 2001. 256 с.Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4. М.:ИПРЖР, 2001. 256 с.Kurachka K.S., Tsalka I.M. Vertebrae detection in X-ray images based on deep convolutional neural network // 2017 IEEE 14th Internationa Scientific Conference of Informatics. 2017. P. 194-196.Kurachka K.S., Tsalka I.M. Vertebrae detection in X-ray images based on deep convolutional neural network // 2017 IEEE 14th Internationa Scientific Conference of Informatics. 2017. P. 194-196.Fabian L., Mohammed B., Said M. Fully Automatic Vertebra Detection in X-Ray Images Based on Multi-Class SVM // Medical Imaging 2012: Image Processing. 2012. DOI:10.1117/12.911424.Fabian L., Mohammed B., Said M. Fully Automatic Vertebra Detection in X-Ray Images Based on Multi-Class SVM // Medical Imaging 2012: Image Processing. 2012. DOI:10.1117/12.911424.Fast scale-invariant lateral lumbar vertebrae detection and segmentation in X-ray images / S. Ruhan [et al.] // 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2016. P. 1054-1057.Fast scale-invariant lateral lumbar vertebrae detection and segmentation in X-ray images / S. Ruhan [et al.] // 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2016. P. 1054-1057.You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection / R. Joseph [et al.]. arXiv preprint arXiv:1506.02640.You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection / R. Joseph [et al.]. arXiv preprint arXiv:1506.02640.Kurachka K, Kamrakou U., Masalitina N. The automated classification system for lumbar spine anatomic elements // Nonlinear Dynamics and Applications. 2017. Vol. 23. P. 127-134.Kurachka K, Kamrakou U., Masalitina N. The automated classification system for lumbar spine anatomic elements // Nonlinear Dynamics and Applications. 2017. Vol. 23. P. 127-134.Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.Canny J.A. Computational Approach to Edge Detection // IEEE. 1986. P. 679-698.Canny J.A. Computational Approach to Edge Detection // IEEE. 1986. P. 679-698.Кудрина М.А. Использование преобразования Хафа для обнаружения прямых линий и окружностей на изображении // Изв. Самарского научного центра Рос. академии наук. 2014. С. 476-478.Кудрина М.А. Использование преобразования Хафа для обнаружения прямых линий и окружностей на изображении // Изв. Самарского научного центра Рос. академии наук. 2014. С. 476-478.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.