Wspomaganie diagnostyki raka piersi z wykorzystaniem głębokiej sieci neuronowej
Opiekun pracy: dr hab. inż. Robert Czabański, prof. PŚ
Celem pracy jest implementacja oraz ocena jakości systemu do wspomagania wykrywania raka piersi za pomocą konwolucyjnej (splotowej) sieci neuronowej (CNN). W procesie uczenia sieci CNN zakłada się wykorzystanie testowej bazy zdjęć mammograficznych (mini-MIAS - mini-Mammographic Image Analysis Society). Zadaniem systemu będzie analiza wyróżnionego fragmentu zdjęcia rentgenowskiego oraz zaklasyfikowanie go do jednej z trzech klas: w normie, zmiana łagodna, zmiana złośliwa.
