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

A Nagmetova,A Aldosh

doi:10.55452/1998-6688-2021-18-3-83-88

Abstract

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.

Highlights

Image segmentation is the process of dividing digital images into several segments
Image segmentation is the process of assigning labels to each pixel in an image such that pixels with the same labels have common visual characteristics
We reviewed and compared articles on image segmentation in different areas

Summary

САЛЫСТЫРМАЛЫ ЗЕРТТЕУІ

Компьютерлік көру – визуалды ақпаратты машиналық қабылдауға жауап беретін машиналық оқыту саласы. Кескін сегментациясы – сандық кескінді сынып белгісі бойынша сегменттерге бөлу мәселесін шешетін компьютерлік көру саласы. Аталған мақала биомедициналық кескіндерді сегментациялаудың заманауи тәсілдеріне, атап айтқанда конволюциялық нейрондық желілердің архитектурасына және деректерді көбейту үшін морфологиялық түрлендіруіне қысқаша шолу жасайды. Түйінді сөздер: компьютерлік көру, медициналық кескіндерді сегментациялау, конволюциялық нейрондық желілер, деректерді аугментациялау. Компьютерное зрение – это область машинного обучения, которая отвечает за машинное восприятие визуальной информации. Одной из основных проблем в данной сфере является нехватка данных и восстановление пространственной информации для классифицированного изображения. ВЕСТНИК КАЗАХСТАНСКО-БРИТАНСКОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА, No3 (58), 2021 обзор современных подходов к сегментации биомедицинских изображений, в частности архитектур сверточных нейронных сетей и морфологического преобразования для аугментации данных. Ключевые слова: компьютерное зрение, сегментация медицинских изображений, сверточные нейронные сети, аугментация данных

Introduction

Segmentation method b c d e

Initial AdaBoost Active contours

Conclusion