| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Наумович, А. И. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-05-14T11:16:03Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-14T11:16:03Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.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. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46949 | - |
| dc.description.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. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | сверточные нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | рентгенографические изображения | ru_RU |
| dc.subject | рентгенография | ru_RU |
| dc.subject | распознавание образов | ru_RU |
| dc.subject | convolutional neural network | ru_RU |
| dc.subject | pattern recognition | ru_RU |
| dc.subject | X-Ray image processing | ru_RU |
| dc.title | Распознавание патологий грудной клетки с помощью предварительного обучения на общедоступных наборах данных | ru_RU |
| dc.title.alternative | Chest pathologies recognition using pre-training on public datasets | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | 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. | - |
| Appears in Collections: | Технологии передачи и обработки информации : материалы международного научно-технического семинара (2022)
|
