Полное описание
> Кацал, М. С. Разработка моделей и алгоритмов сегментации медицинских изображений с использованием глубоких нейронных сетей / М. С. Кацал, Л. В. Уткин, Ю. Е. Подгурский. - Текст : непосредственный // Математические методы в технике и технологиях : сборник трудов Международной научной конференции : [в 12 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого [и др.]. - Санкт-Петербург : Изд-во Политехнического ун-та, 2020. - Т. 10(2020). - С. 77-80. - Библиогр. в конце ст.
ГРНТИ | УДК | |
28.23.37 | 62:51(062) | |
004.032.26(062) |
Рубрики:
Нейронные сети -- Применение в медицине
Кл.слова (ненормированные): обучение со слабым учителем -- автокодировщик -- кластеризация -- гистологические изображения -- сегментация
Аннотация: В работе рассмотрены результаты исследования методов и алгоритмов компьютерной диагностики для анализа гистологических изображений, в частности, метода, основанного на обучении со слабым учителем. Работа выполнена на базе открытого набора данных гистологических изображений предстательной железы TCIA. Реализован метод автоматической сегментации гистологических образцов с использованием автокодировщика и кластеризации, а также его модификации, которые улучшают эффективность в условиях малого количества данных. Разработано программное обеспечение, которое позволяет визуализировать результаты работы алгоритмов. Выполнено исследование точности сегментации методов и его модификаций. На основе исследований сделан вывод, что разработанные модификации позволяют на 20,5% точнее выполнять сегментацию гистологических медицинских изображений.
Доп. точки доступа:
Уткин, Л.В.
Подгурский, Ю.Е.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
>
Имеются экземпляры в отделах: всего -40421324 : ПНТ (-20210718), ХРЦ (-20210606)
Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1)
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -323132-924099)>
Шифр в сводном ЭК: b97c6070ced768c13805d328208be0ad
Заказ фрагмента документа ₽