-
شماره ركورد
27076
-
پديد آورنده
علي احمد رحماني
-
عنوان
قطعه بندي خودكار توده هاي پستان در تصاوير التراسوند با روش يادگيري عميق
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي برق مخابرات سيستم
-
سال تحصيل
1398-1401
-
تاريخ دفاع
30/5/1401
-
استاد راهنما
دكتر علي اصغر بهشتي شيرازي
-
استاد مشاور
دكتر حميد بهنام
-
دانشكده
مهندسي برق
-
چكيده
تصويربرداري التراسوند به عنوان يكي از جديدترين روشهاي تصويربرداري در حوزه پزشكي شناخته شده است. در سالهاي اخير مزاياي تصويربرداري التراسوند باعث شده در بسياري از موارد نسبت به انواع ديگر تصويربرداريها سريعتر، بدون خطرتر، ارزانتر باشد. شناسايي توده سرطاني و قطعهبندي آنها در تصاوير پزشكي، به خصوص تصاوير التراسوند، به دليل وجود نويز زياد و كيفيت پايين تصاوير اخذ شده چالشي بزرگ پيش روي تشخيص صحيح ميباشد. اين پاياننامه با هدف بهبود عمليات قطعهبندي توده سرطان پستان در تصاوير التراسوند انجام و از الگوريتمهاي يادگيري عميق به عنوان يك روش اساسي براي قطعهبندي به منظور بهبود نتيجه نهايي استفاده شده است. روش استفاده شده از دو بخش اصلي پيشپردازش و پردازش به منظور قطعهبندي استفاده شده است. در مرحله پيش پردازش از تكنيكهاي دادهافزايي مانند چرخش و بزرگنمايي به منظور افزايش تعداد تصاوير ديتاست با هدف بهبود عملكرد فرآيند آموزش مدل استفاده شده است. سپس از يكي از شبكههاي پايه يادگيري عميق به نام شبكه U_Net كه با اضافه نمودن بلوكهاي افزايش وضوح عملكرد آن بهبود يافته است، براي قطعهبندي تودههاي موجود در تصاوير بهكار گرفته شده است. در انتها، نتايج از نظر معيارهاي صحت مدل و همپوشاني نواحي مشابه و Dice مورد مقايسه و تحليل قرار گرفتند. نتايج بدست آمده به ترتيب برابر 98.84 ٪ توسط معيار صحت ، ٪89.24 توسط معيار IoU و نتيجه بدست آمده توسط معيار Dice برابر 89.27 ٪ ميباشد. به طور كلي، نتايج معيارهاي ارزيابي نشان داد كه نوآوريهاي ارائه شده در روش پيشنهادي عملكرد مدل يادگيري عميق را بهبود بخشيده و نتايج مطلوبي براي قطعهبندي تودهها در تصاوير حاصل شد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1401/07/04
-
عنوان به انگليسي
Automatic segmentation of breast masses in ultrasound images with deep learning method
-
تاريخ بهره برداري
8/21/2023 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
علي احمد رحماني
-
چكيده به لاتين
Ultrasound imaging is known as one of the newest imaging methods in the field of medicine. In recent years, the advantages of ultrasound imaging have made it faster, safer, and cheaper than other types of imaging in many cases. Identification of cancerous masses and their segmentation in medical images, especially ultrasound images, is a big challenge for correct diagnosis due to the high noise and low quality of the obtained images. This thesis aims to improve breast cancer mass segmentation in ultrasound images and deep learning algorithms are used as a basic method for segmentation in order to improve the final result. The used method uses two main parts of pre-processing and processing for the purpose of segmentation. In the pre-processing stage, data augmentation techniques such as rotation and zooming have been used in order to increase the number of dataset images with the aim of improving the performance of the model training process. Then, one of the basic deep learning networks called U_Net network, whose performance has been improved by adding blocks to increase resolution, has been used to segment the masses in the images. In the end, the results were compared and analyzed in terms of model accuracy criteria and overlap of similar areas and Dice. The obtained results are equal to 98.84% by the Accuracy criterion, 89.24% by the IoU criterion, and the result obtained by the Dice criterion is equal to 89.27%. In general, the results of the evaluation criteria showed that the innovations presented in the proposed method improved the performance of the deep learning model and favorable results were obtained for the segmentation of the masses in the images.
-
كليدواژه هاي فارسي
قطعه بندي تصاوير التراسوند , يادگيري عميق , قطعه بندي تومور پستان , شبكه U_Net
-
كليدواژه هاي لاتين
Ultrasound Image Segmentation , Deep Learning , segmentation of breast masses , U_Net
-
Author
aliahmad rahmani
-
SuperVisor
dr. ali asghar beheshti shirazi
-
لينک به اين مدرک :