Neuroimaging of intracranial neoplasms: volume segmentation of 3D images

2024

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.29235/1818-9857-2023-12-73-79
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The progressive development of medical bioinformatics, namely computer vision and deep learning technologies, will allow accurate screening of neurooncological diseases and evaluate the effectiveness of the treatment methods performed in dynamics at all levels of healthcare institutions. At present, the Matlab platform is the most functional environment for image processing with the implemented possibility of using semantic segmentation. An algorithm for creating masks of the area of interest of specialists and a listing for training a neural network in the diagnostic screening of neurooncological patients are presented.