Automatic ventricle segmentation using CNNs in cardiac MRI
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/131637
Realitzat a/ambUniversity of Auckland
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2019-01-24
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Cardiac magnetic resonance imaging has been proven to be a great aid tool in clinical diagnosis. Computational models arising from these images have been developed for many years by engineers, radiologists and clinicians. A first task in this process is to segment the different regions of the heart, where machine learning and, more recently, deep learning, have shown good performance. My project aims to improve the current network performance when segmenting the left-ventricular, myocardial and right-ventricular regions through (1) data augmentation, (2) data-set combination and (3) loss-function optimization, with a limited amount of computational resources. Results show improvements for all three methodologies. In addition, investing computational resources on muscular regions provides better performance in cavity regions.
MatèriesNeural networks (Computer science), Computer vision, Medicine -- Data processing, Xarxes neuronals (Informàtica), Visió per ordinador, Medicina -- Informàtica
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA DE TECNOLOGIES I SERVEIS DE TELECOMUNICACIÓ (Pla 2015)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
TFG_CarlesGarciaCabrera.pdf | 3,340Mb | Visualitza/Obre |