Abstract-The segmentering process representerar ett första steg som krävs för varje automatisk metod för att extrahera information från en bild. När det gäller röntgenbilder kan vi genom segmentering skilja benvävnaden från resten av bilden. Det finns numera flera segmenteringstekniker, men i allmänhet kräver de alla det mänskliga ingripandet i segmenteringsprocessen. Följaktligen föreslås i denna artikel en ny segmenteringsmetod för röntgenbilder med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). För närvarande är de konvolutionella nätverken de bästa teknikerna för bildsegmentering. Detta faktum visas av deras breda användning inom alla områden, inklusive den medicinska. Eftersom röntgenbilderna har stora dimensioner, för att minska träningstiden, väljer den metod som föreslås i denna artikel endast vissa områden (maximal intresseområden) från hela bilden. Neurala nätverket används som pixel klassificerare vilket orsakar märkningen av varje pixel (ben eller inget ben) från en rå pixel värden i ett kvadratiskt område. Vi kommer också att presentera den metod genom vilken nätverkets slutliga konfiguration valdes och vi kommer att göra en jämförande analys med andra 3 CNN-konfigurationer. Det nätverk som valts av oss fick de bästa resultaten för alla utvärderingsmått som använts, dvs.. förvrängningsfel, randfel och pixelfel.
Glavan och Holban REF föreslog system som använder en konvolution neurala nätverk (CNN) som pixel klassificerare för segmenteringsprocessen av vissa röntgenbilder.
Segmentation of Bone Structure in X-ray Images using Convolutional Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Electrical and Computer Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}