Использование сверточной нейронной сети для автоматизации твердотельных моделей позвонков [Текст] / А. С. Бескровный, Л. В. Бессонов, Д. В. Иванов [и др.] // Известия Саратовского университета. Новая серия. Сер.: Математика. Механика. Информатика. - 2020. - Вып. 4. - С. 502-516. - Библиогр.: с. 512-514 (22 назв.). - Библиогр. на рус. и англ. яз.
Рубрики: Ортопедия и протезирование Здравоохранение. Медицинские науки Кл.слова (ненормированные): Mask-RCNN -- SmartPlan Orto 2D -- биомеханическое моделирование -- компьютерная томография -- модели позвонков -- нейронные сети -- позвонки -- позвоночно-тазовый комплекс -- твердотельные модели Аннотация: Для биомеханического моделирования требуется построение твердотельной модели исследуемого биологического объекта. При моделировании элементов позвоночно-тазового комплекса наиболее точно требуемую твердотельную модель можно построить на основе данных компьютерной томографии конкретного пациента. Задача построения модели по данным компьютерной томографии может быть решена в ручном режиме с применением программных пакетов обработки медицинских данных или с помощью систем автоматизированного проектирования. Такой подход применяется многими исследователями и позволяет создавать точные твердотельные модели, но является трудоемким и длительным. В связи с этим автоматизация построения твердотельных моделей, пригодных для выполнения биомеханических расчетов, является актуальной задачей. В статье предложен подход автоматизации построения твердотельной модели по данным компьютерной томографии. Представлена реализация предложенного подхода для создания двумерных твердотельных моделей тел позвонков в сагиттальной проекции. Для автоматического распознавания позвонков использована искусственная нейронная сеть Mask-RCNN. Оценка качества выполненного нейронной сетью распознавания выполнена на основе сравнения по мере Серенсена с ручной сегментацией, выполненной практикующими врачами. Применение метода дает возможность существенно ускорить процесс моделирования костных структур позвоночника в двумерном случае. Доп.точки доступа: Бескровный, Александр Сергеевич (аспирант; научный сотрудник); Бессонов, Леонид Валентинович (кандидат физико-математических наук; ведущий научный сотрудник); Иванов, Дмитрий Валерьевич (кандидат физико-математических наук; ведущий научный сотрудник); Кириллова, Ирина Васильевна (кандидат физико-математических наук; заведующий лабораторией); Коссович, Леонид Юрьевич (доктор физико-математических наук; научный руководитель лаборатории) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |