| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Глущенко, А. Г. | - |
| dc.contributor.author | Пшеничный, В. В. | - |
| dc.contributor.author | Мясников, Ю. Н. | - |
| dc.coverage.spatial | Санкт-Петербург | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-05-10T11:58:52Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-10T11:58:52Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Глущенко, А. Г. Алгоритмизация, поиск и классификация опухолей головного мозга при помощи сверточной нейронной сети = Algorithmization search and classification of brain tumors using convolutional neural network / А. Г. Глущенко, В. В. Пшеничный, Ю. Н. Мясников // Современное образование: содержание, технологии, качество : материалы XXX международной научно-методической конференции, Санкт-Петербург, 12 апреля 2024 г. / Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина). – Санкт-Петербург, 2024. – С. 293–295. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55717 | - |
| dc.description.abstract | Рассмотрен пример обучения новым информационным технологиям, позволяющий будущим исследователям и инженерам решать задачи обработки больших объёмов данных с реализацией
задач компьютерного зрения и обработки изображений. Сверточная нейронная сеть (CNN) - это алгоритм глубокого обучения, который обрабатывает входные изображения, определяет важность
различных аспектов или объектов на изображении, различает объекты друг от друга. Этот метод
требует меньше предварительной обработки изображений по сравнению с другими алгоритмами. В
отличие от примитивных методов, где фильтры создаются вручную, в CNN обученные сети способны
автоматически применять эти фильтры и характеристики. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ» | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | образовательный процесс | en_US |
| dc.subject | информационные технологии | en_US |
| dc.subject | сверточные нейронные сети | en_US |
| dc.subject | обработка изображений | en_US |
| dc.title | Алгоритмизация, поиск и классификация опухолей головного мозга при помощи сверточной нейронной сети | en_US |
| dc.title.alternative | Algorithmization search and classification of brain tumors using convolutional neural network | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | An example of training in new information technologies was considered, allowing future researchers
and engineers to solve the problems ofprocessing large amounts of data with the implementation of computer
vision and image processing tasks. A convolutional neural network (CNN) is a deep learning algorithm that
processes input images, determines the importance of different aspects or objects in an image, distinguishes
objects from each other. This method requires less preprocessing of images compared to other algorithms. Unlike primitive methods, where filters are created manually, in CNN, trained networks are able to automatically
apply these filters and characteristics. | en_US |
| Appears in Collections: | Современное образование: содержание, технологии, качество (2024)
|
