Исследование моделей машинного обучения для сегментации медицинских изображений

На примере рентгеновских снимков легких человека проводятся анализ и построение моделей семантической сегментации. В работе исследуются различные подходы к обработке медицинских изображений, сравнение способов реализации моделей глубинного обучения и их оценивания. Разработаны 5 моделей нейронных сетей для выполнения задачи сегментирования. Они реализованы с помощью библиотек TensorFlow и PyTorch. Модель с лучшими показателями может быть применена для построения системы автоматической сегментации различных снимков пациентов и расчета характеристик их органов.