• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Щетинин, Евгений Юрьевич. Классификация цитологических изображений лейкоцитов методами глубокого обучения / Е. Ю. Щетинин. - DOI 10.14489/vkit.2022.12.pp.046-052. - Текст : непосредственный // Вестн. компьютер. и информ. технологий : ежемесячный научно-технический и производственный журнал. - 2022. - Том 19, N 12. - С. 46-52. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1810-7206.
    (Шифр в БД У3208/2022/19/12)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.37004.85
    004.032.26
    РУБ ИИ
    04.01
    05.05

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети -- Сверточные нейронные сети
    Глубокое обучение

    Кл.слова (ненормированные): лейкоциты -- классификация -- глубокое обучение -- разделяемые сверточные нейронные сети
    Аннотация: Реализован автоматизированный подход к классификации и обнаружению белых кровяных тел на цитологических изображениях клеток крови с использованием методов глубокого обучения. Предложена модель классификации изображений крови LeucoCyteNetv1, которая систематизирует лейкоциты с точностью 98,84 %. Это говорит о возможности ее использования в качестве вспомогательного инструмента для гематологического анализа крови. В архитектуре модели применены разделяемые по глубине сверточные слои SeparableConv2D.
    Экз-ры полностью У3208/2022/19/12
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽