Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/337526
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorКовалёв, В. А.-
dc.date.accessioned2025-11-24T09:21:16Z-
dc.date.available2025-11-24T09:21:16Z-
dc.date.issued2025-06-27-
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/337526-
dc.description.abstractПОЯСНИТЕЛЬНАЯ 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.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherБГУ, ФПМИ, Кафедра биомедицинской информатикиru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessru
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математикаru
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.titleМетоды интеллектуального анализа биомедицинских изображений: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 1-31 03 04 Информатика. № УД-14096/уч.ru
dc.typesyllabusru
dc.rights.licenseCC BY 4.0ru
Располагается в коллекциях:Кафедра биомедицинской информатики_ИНФ

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
Программа_УД-14096_уч_2025_Методы_интелл_анализа_биомед_изобр_ИНФ.pdf1,2 MBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



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