| Title: | Математические методы адаптивного повышения качества биомедицинских изображений |
| Other Titles: | Mathematical methods for adaptive quality enhancement of biomedical images |
| Authors: | Гриценко, Н. Ю. |
| Keywords: | материалы конференций;нейронные сети;трансформеры;биомедицинские изображения |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Гриценко, Н. Ю. Математические методы адаптивного повышения качества биомедицинских изображений = Mathematical methods for adaptive quality enhancement of biomedical images / Н. Ю. Гриценко // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 400–406. |
| Abstract: | В данной работе исследуются математические методы адаптивного повышения качества биомедицинских
изображений. Были рассмотрены современные методы, такие как: адаптивная фильтрация (вейвлет-фильтрация), глубокое
обучение (сверточные нейронные сети (CNN), генеративно-состязательные сети (GAN)), гибридные методы (нейросети в связке с
вейвлет-анализом), трансформеры (ViT, PVT). |
| Alternative abstract: | This work investigates mathematical methods for adaptive quality enhancement of biomedical images. Modern methods have
been considered, such as: adaptive filtering (wavelet filtering), deep learning (convolutional neural networks (CNN), generative adversarial
networks (GAN)), hybrid methods (neural networks in conjunction with wavelet analysis), and transformers (ViT, PVT). |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60416 |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)
|
