DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Свистунова, К. И. | - |
dc.contributor.author | Абламейко, С. В. | - |
dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
dc.date.accessioned | 2025-05-06T09:19:28Z | - |
dc.date.available | 2025-05-06T09:19:28Z | - |
dc.date.issued | 2025 | - |
dc.identifier.citation | Свистунова, К. И. Классификация глазных заболеваний по снимкам глазного дна с помощью нейронной сети EfficientNet = Classification of eye diseases on fundus images using EfficientNet neural network / К. И. Свистунова, С. В. Абламейко // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 168–173. | en_US |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59754 | - |
dc.description.abstract | Предложен алгоритм распознавания заболеваний глаз человека по снимкам глазного дна.
В результате проведенного анализа была выбрана сверточная нейронная сеть EfficientNet и на ее основе
разработан алгоритм, использующий архитектуры EfficientNetB6 и EfficientNetB0. Проведены
экспериментальные исследования, которые показали высокую эффективность данного подхода для
диагностики заболеваний глаз. | en_US |
dc.language.iso | ru | en_US |
dc.publisher | БГУИР | en_US |
dc.subject | материалы конференций | en_US |
dc.subject | нейронные сети | en_US |
dc.subject | EfficientNet | en_US |
dc.subject | аугментация | en_US |
dc.subject | анализ изображений | en_US |
dc.subject | распознавание образов | en_US |
dc.subject | изображения глазного дна | en_US |
dc.title | Классификация глазных заболеваний по снимкам глазного дна с помощью нейронной сети EfficientNet | en_US |
dc.title.alternative | Classification of eye diseases on fundus images using EfficientNet neural network | en_US |
dc.type | Article | en_US |
local.description.annotation | The paper presents an algorithm for recognizing human eye diseases from fundus images. Based
on the analysis, the convolutional neural network EfficientNet is selected and the algorithm based on EfficientNetB6
and EfficientNetB0 is proposed. Experimental studies have shown high efficiency for diagnosing eye diseases. | en_US |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|