Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/295320
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Моисеев, М. И. | |
dc.date.accessioned | 2023-03-21T05:42:13Z | - |
dc.date.available | 2023-03-21T05:42:13Z | - |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | 79-я научная конференция студентов и аспирантов Белорусского государственного университета : материалы конф., Минск, 10–21 мая 2022 г. В 3 ч. Ч. 1 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. Г. Сафонов (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 298-302. | |
dc.identifier.isbn | 978-985-881-444-1 (ч. 1); 978-985-881-443-4 | |
dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/295320 | - |
dc.description | Физический факультет | |
dc.description.abstract | В работе рассматриваются вопросы, связанные с обнаружением патологии на рентгеновских снимках грудных клеток пациентов. Исследованы методы улучшения исходного изображения, с целью повышения точности распознавания нейронной сетью. С использованием модели нейронной сети VGG16 было проведено исследование рентгеновских изображений. Проведен анализ используемых фильтров, для повышения точности распознавания патологии на рентгеновских изображениях. Получено, что точность классификации достигает 90.37% при использовании дополнительной комбинированной фильтрации | |
dc.language.iso | ru | |
dc.publisher | Минск : БГУ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
dc.title | Глубокие сверточные сети для обработки рентгеновских изображений | |
dc.type | conference paper | |
Располагается в коллекциях: | 2022. Научная конференция студентов и аспирантов БГУ. В трех частях |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
298-302.pdf | 561,51 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.