В этой статье мы рассмотрим процесс создания AppImage — универсального формата для распространения Linux-приложений. Ниже представлена ссылка на набор скриптов, который автоматизирует сборку AppImage, включая поиск зависимостей, копирование библиотек и упаковку приложения.

Manual lung segmentation takes about 10 minutes and it requires a certain skill to get the same high-quality result as with automatic segmentation. Automatic segmentation takes about 15 seconds.

I assumed that without a neural network it would be possible to get an accuracy of no more than 70%. I also assumed, that morphological operations are only the preparation of an image for more complex algorithms. But as a result of processing of those, although few, 40 samples of tomographic data on hand, the algorithm segmented the lungs without errors. Moreover, after testing in the first five cases, the algorithm didn’t change significantly and correctly worked on the other 35 studies without changing the settings.

Also, neural networks have a disadvantage — for their training we need hundreds of training samples of lungs, which need to be marked up manually.

Ручная сегментация легких занимает около 10 минут и требуется определенная сноровка, чтобы получить такой же качественный результат, как при автоматической сегментации. Автоматическая сегментация занимает около 15 секунд.

Я предполагал, что без нейронной сети удастся получить точность не выше 70%. Также я предполагал, что морфологические операции – это только подготовка изображения к более сложным алгоритмам. Но в результате обработки тех, хоть и немногочисленных 40 образцов томографических данных, что есть на руках, алгоритм выделил легкие без ошибок, причём после теста на первых пяти случаях алгоритм уже не претерпевал значительных изменений и с первого применения правильно отработал на остальных 35 исследованиях без изменения настроек.

Также нейронные сети имеют минус – для их обучения нужны сотни обучающих образцов лёгких, которые придётся размечать вручную.