Сегментація судин сітківки на зображеннях очного дна із застосуванням SegNet

Andrikevych, S. A.; Tuzhanskyi, S. Y.

Сегментація судин сітківки на зображеннях очного дна із застосуванням SegNet

dc.contributor.author	Andrikevych, S. A.	en
dc.contributor.author	Tuzhanskyi, S. Y.	en
dc.date.accessioned	2025-10-10T07:55:24Z
dc.date.available	2025-10-10T07:55:24Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	The application of the convolutional neural network SegNet for automatic vessel segmentation in fundus images is considered. The architecture of SegNet is analyzed and the results of its operation are demonstrated using the HRF dataset as an example.	en
dc.identifier.citation	Андрікевич С. А., Тужанський С. Є. Сегментація судин сітківки на зображеннях очного дна із застосуванням SegNet // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23933.	uk
dc.identifier.isbn	978-617-8132-48-8
dc.identifier.udc	004.93
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/49733
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.	uk
dc.relation.references	Yau JW, Rogers SL, Kawasaki R, et al. Global prevalence and major risk factors of diabetic retinopathy. Diabetes Care. 2012;35(3):556-564. https://doi.org/10.2337/dc11-1909.	en
dc.relation.references	Fraz, M . M ., Remagnino, P., Hoppe, A., Uyyanonvara, B., Rudnicka, A. R., Owen, C. G., & Barman, S. A. (2012). An ensemble classification-based approach applied to retinal blood vessel segmentation. IEEE Transactions 1 on Biomedical Engineering, 59(9), 2538-2548. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PM C3322721/.	en
dc.relation.references	Badrinarayanan, V., Kendall, A. and Cipolla, R. (2017) SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and M achine Intelligence, 39, 2481- 2495. https://doi.org/10.1109/TPAM I.2016.2644615.	en
dc.relation.references	Dataset Ninja. Visualization Tools for High Resolution Fundus Dataset. Dataset Ninja; 2025. Accessed February 10, 2025. https://datasetninja.com/high-resolution-fundus.	en
dc.relation.references	PyTorch Developers. (n.d.). PyTorch: An open source machine learning framework. PyTorch. Retrieved M arch 11, 2025, from https://pytorch.org/.	en
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23933
dc.subject	SegNet	en
dc.subject	vessel segmentation	en
dc.subject	fundus	en
dc.subject	fundus photography	en
dc.subject	deep learning	en
dc.subject	HRF	en
dc.subject	Dice coefficient	en
dc.subject	Jacquard index (IoU)	en
dc.title	Сегментація судин сітківки на зображеннях очного дна із застосуванням SegNet	uk
dc.type	Thesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 23933.pdf
Розмір:: 993,44 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних електронних систем (2025)