COMPARATIVE STUDY OF MODERN NEURAL NETWORK ARCHITECTURES FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION PROBLEMS

2021

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.55452/1998-6688-2021-18-3-83-88
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Computer Vision is the area of Machine Learning that is responsible for machine perception of visual information. Image segmentation is a subfield of Computer Vision that solves the task of dividing a digital image into segments by their class label. One of the main problems in the subfield is the scarcity of data and the restoration of spatial information for the classified image. This article is a brief survey of current Biomedical Image Segmentation approaches, specifically Convolutional Neural Networks architectures and the morphological transformation for data augmentation.