Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/292149| Заглавие документа: | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, МЕДИЦИНА, МРТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ: реферат дипломной работы/Алексейчик О.В., БГУ, физический факультет, кафедра ядерной физики, научный руководитель Чернявская Э.А. |
| Авторы: | Алексейчик, Ольга Владимировна |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика |
| Дата публикации: | 12-янв-2023 |
| Аннотация: | Объект исследования: МРТ-изображения, содержащие различные виды опухолей головного мозга. Цель: разработка программы, выполняющей кластеризацию набора МРТ-изображений с использованием методов машинного обучения. Данная работа посвящена вопросам исследования кластеризации изображений на основании их визуального сходства. В ходе выполнения работы был проведен обзор методов кластеризации; исследованы методы кластерного анализа для кластеризации изображений; проведен анализ и сравнение различных методов кластеризации. Для выполнения данной работы использовался язык программирования Python с использованием библиотек pandas, numpy, matplotlib и sklearn. Так же в ходе работы были использованы свёрточные нейронные сети VGG16 и Inception v3. Для обработки изображений использовалась программа Fiji, а для поиска наборов данных – сервис Kaggle |
| Аннотация (на другом языке): | Object of research: MRI images containing various types of brain tumors. Goal of research: development of a program that performs clustering of a set of MRI images using machine learning methods. This work is devoted to the study of image clustering based on their visual similarity. In the course of the work, a review of clustering methods was carried out; cluster analysis methods for image clustering were investigated; analysis and comparison of various clustering methods were carried out. To perform this work, the Python programming language was used using the pandas, numpy, matplotlib and sklearn libraries. Also in the course of the work were used convolutional neural networks VGG16 and Inception v3. The Fiji program was used for image processing, and the Kaggle service was used to search for data sets. |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/292149 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | Физика (ядерные физика и технологии). 2023 |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Алексейчик О. В. Реферат.pdf | 211,13 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.