Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

ЛОКАЛИЗАЦИЯ ПОЗВОНКОВ ЧЕЛОВЕКА НА РЕНТГЕНОВСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ DARKNET YOLO

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторах

К. С. Курочка
Гомельский государственный технический университет имени П.О. Сухого
Беларусь


Т. В. Лучшева
Гомельский государственный технический университет имени П.О. Сухого
Беларусь


К. А. Панарин
Гомельский государственный технический университет имени П.О. Сухого
Беларусь


Список литературы

1. 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.

2. 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.

3. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4. М.:ИПРЖР, 2001. 256 с.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection / R. Joseph [et al.]. arXiv preprint arXiv:1506.02640.

8. 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.

9. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

10. Canny J.A. Computational Approach to Edge Detection // IEEE. 1986. P. 679-698.

11. 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.


Для цитирования:


Курочка К.С., Лучшева Т.В., Панарин К.А. ЛОКАЛИЗАЦИЯ ПОЗВОНКОВ ЧЕЛОВЕКА НА РЕНТГЕНОВСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ DARKNET YOLO. Доклады БГУИР. 2018;(3):32-38.

For citation:


Kurachka K.S., Luchshava T.V., Panarin K.A. Localization of human percentages on X-ray images with use of Darknet YOLO. Doklady BGUIR. 2018;(3):32-38. (In Russ.)

Просмотров: 49


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)