Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM077190
Első szerző:
Burai Péter (informatikus)
Cím:
Segmentation of the uterine wall by an ensemble of fully convolutional neural networks / Peter Burai, Andras Hajdu, Felipe-Riverón Edgardo Manuel, Balazs Harangi
Dátum:
2018
Megjegyzések:
In the past decades, the number of in vitro fertilization (IVF) procedures for the conception of a child has been rising continuously, however, the success rate of artificial insemination remained low. According to current statistics, large portion of unsuccessful IVF relates to some women' factors. As the directly related female organ, the proper investigation of the uterus has primary importance. Namely, visible markers may indicate inflammations or other negative effects that jeopardize successful implantation. The purpose of this study is to support the observability of the uterus from this aspect by providing computer-aided tools for the extraction of its wall from video hysteroscopy. As for methodology, fully convolutional neural networks (FCNNs) are used for the automatic segmentation of the video frames to determine the region of interest. We provide the necessary steps for the applicability of the general deep learning framework for this specific task. Moreover, we increase segmentation accuracy with applying ensemble-based approaches at two levels. First, the predictions of a given FCNN are aggregated for the overlapping regions of subimages, which are derived from the splitting of the original images. Next, the segmentation results of different FCNNs are fused via a weighted combination model; optimization for adjusting the weights are also provided. Based on our experimental results, we have achieved 91.56% segmentation accuracy regarding the recognition of the uterus wall.
ISBN:
978-1-5386-3646-6
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
könyvfejezet
Megjelenés:
2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) / Gregg Suaning, Olaf Dossel. - p. 49-52. -
További szerzők:
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Felipe-Riverón, Edgardo Manuel (1943-) (mérnök)
Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.