Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/337526
Title: Методы интеллектуального анализа биомедицинских изображений: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 1-31 03 04 Информатика. № УД-14096/уч.
Authors: Ковалёв, В. А.
Keywords: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика
Issue Date: 27-Jun-2025
Publisher: БГУ, ФПМИ, Кафедра биомедицинской информатики
Abstract: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Целью преподавания дисциплины специализации является ознакомление студентов с основными направлениями развития исследований в области анализа цифровых изображений, изучении существующих методов и алгоритмов количественного описания структуры и содержания изображений, а также в приобретении навыков решения прикладных задач, связанных с количественным анализом, классификацией и распознаванием изображений на основе современных программных средств. При изложении материала основное внимание уделяется биомедицинским изображениям различных типов. Преподавание дисциплины специализации в значительной мере базируется на рассмотрении реальных биомедицинских изображений различных модальностей, разборе типовых задач анализа, классификации и распознавания, а также на использовании соответствующего базового программного обеспечения. Задачи учебной дисциплины:  знакомство с основными типами биомедицинских изображений, принципами формирования сигнала и типичными техническими характеристиками;  формирование четкого представления об основных типах количественных признаков (форма, цвет, текстура), характеризующих цифровые изображения;  развитие навыков по извлечению/вычислению количественных признаков и формированию дескрипторов изображений;  изучение базовых методов решения задач кластеризации, классификации и идентификации изображений на основе их дескрипторов;  развитие навыков корректного формирования контрольных групп изображений и практического использования базовых статистических методов для их анализа, выявления статистически значимых 3 взаимосвязей, а также для поиска и количественного описания зависимостей;  формирование навыков практического использования существующих программных реализаций классификаторов;  изучение принципов работы сверточных нейронных сетей и базовых элементов технологии глубокого обучения (Deep Learning);  формирование у обучающихся целостного представления о методах и средствах анализа биомедицинских изображений.  формирование мотивации к самостоятельным исследованиям в области анализа биомедицинских изображений Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. профессиональной деятельности по данной специальности.
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/337526
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:Кафедра биомедицинской информатики_ИНФ

Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.