Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46949
Title: Распознавание патологий грудной клетки с помощью предварительного обучения на общедоступных наборах данных
Other Titles: Chest pathologies recognition using pre-training on public datasets
Authors: Наумович, А. И.
Keywords: материалы конференций;сверточные нейронные сети;рентгенографические изображения;рентгенография;распознавание образов;convolutional neural network;pattern recognition;X-Ray image processing
Issue Date: 2022
Publisher: БГУИР
Citation: Наумович, А. И. Распознавание патологий грудной клетки с помощью предварительного обучения на общедоступных наборах данных / Наумович А. И. // Технологии передачи и обработки информации : материалы международного научно-технического семинара, Минск, март-апрель 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2022. – С. 57–61.
Abstract: Рассмотрена проблема распознавания патологий грудной клетки в условиях малых объемов обучающей выборки. Предложен подход к решению задачи, основанный на нейросетевой технологии. Разработана архитектура и способ обучения сети, а также алгоритм преобразования набора данных для обучения.
Alternative abstract: The problem of chest pathologies recognition in then conditions of insufficient size of the training dataset is considered. An approach to solving the problem based on neural network technology is proposed. The architecture and method of network training have been developed, as well as an algorithm for converting the dataset for training purposes.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46949
Appears in Collections:Технологии передачи и обработки информации : материалы международного научно-технического семинара (2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Naumovich_Raspoznavaniye.pdf101.55 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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