Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/280107
Заглавие документа: Texture analysis and classification of medical images based on deep learning methods
Авторы: Karshakevich, D. V.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Биология
Дата публикации: 2022
Издатель: Минск : РИВШ
Библиографическое описание источника: Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) : материалы III Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 21–22 апр. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : РИВШ, 2022. – С. 300-303.
Аннотация: Different approaches to the classification of histological images of three different classes were experimentally investigated: metastasis-affected lymphoid tissue region, healthy lymphoid tissue region, and lymph node capsule. The paper investigated what quality of classification can be achieved by using only the classical approaches of texture feature extraction proposed by Haralick in 1970, then using neural networks and finally by combining both approaches
Доп. сведения: Секция «Биоинформатика»
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/280107
ISBN: 978-985-586-561-3
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2022. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022)

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
300-303.pdf334,64 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.