TIBBIY TASVIRLAR BAZALARI TAHLILI
Ключевые слова:
tibbiy tasvir, sun’iy intellekt, qayta ishlash, tashxislash jarayoni, segmentatsiya, obyekt.Аннотация
В статье анализируются характеристики, состав и значение баз
данных медицинских изображений в разработке алгоритмов искусственного
интеллекта. Представлен сравнительный анализ популярных баз данных в области
обработки медицинских изображений, таких как NIH ChestX-ray14, LUNA16, BraTS, DRIVE
и BUSI. Результаты исследования подчеркивают важность разработки алгоритмов
распознавания этих баз данных и раннего выявления заболеваний.
Библиографические ссылки
Wang X., Peng Y., Lu L., Lu Z., Bagheri M., Summers R.M. ChestX-ray8: Hospital-Scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2017. – P. 3462–3471.
Setio A.A.A., Traverso A., de Bel T. et al. Validation, Comparison, and Combination of Algorithms for Automatic Detection of Pulmonary Nodules in Computed Tomography Images: The LUNA16 Challenge // Medical Image Analysis. – 2017. – Vol. 42. – P. 1–13.
Menze B.H., Jakab A., Bauer S. et al. The Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS) // IEEE Transactions on Medical Imaging. – 2015. – Vol. 34, No. 10. – P. 1993–2024.
Staal J., Abramoff M.D., Niemeijer M., Viergever M.A., van Ginneken B. Ridge-Based Vessel Segmentation in Color Images of the Retina // IEEE Transactions on Medical Imaging. – 2004. – Vol. 23, No. 4. – P. 501–509.
Al-Dhabyani W., Gomaa M., Khaled H., Fahmy A. Dataset of Breast Ultrasound Images // Data in Brief. – 2020. – Vol. 28. – Article 104863. – DOI: 10.1016/j.dib.2019.104863.
Litjens G., Kooi T., Bejnordi B.E. et al. A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis // Medical Image Analysis. – 2017. – Vol. 42. – P. 60–88.