Kolejna bardzo ciekawa praca naukowa pracowników Instytutu
📝 Andrzej Materka - emerytowany profesor Instytutu Elektroniki wraz z Jakubem Jurkiem, Markiem Kocińskim i Arturem Klepaczką opublikowali wspólną pracę naukową zatytułowaną "CNN-based Quantifcation of Blood Vessels Lumen in 3D Images".
🎯 Celem pracy było opracowanie metody automatycznego, szybkiego i dokładnego modelowania geometrycznego naczyń krwionośnych z obrazów 3D, odpornej na ograniczoną rozdzielczość obrazu, szum i artefakty. Trójwymiarowe modele naczyń krwionośnych mogą być pomocne w diagnostyce i leczeniu chorób naczyniowych, edukacji oraz symulacjach przepływu krwi. Do budowy takich modeli potrzebna jest informacja o ich parametrach geometrycznych, takich jak położenie linii środkowej i promień. Do estymacji tych parametrów można wykorzystać modele matematyczne, których parametry dopasowywane są do obrazów przekrojów naczyń krwionośnych. Klasyczny sposób estymacji wykorzystuje metodę najmniejszych kwadratów do optymalizacji parametrów. Ta metoda jest jednak czasochłonna i ma małą odporność na zakłócenia, takie jak obiekty w tle. Autorzy w artykule zaproponowali zastąpienie metody najmniejszych kwadratów estymacją za pomocą sieci neuronowej. Dzięki temu uzyskali estymator o równoważnej dokładności, skracający wielokrotnie czas analizy obrazu.
Pełny tekst artykułu jest dostępny na 👉 stronie