Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60416
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorГриценко, Н. Ю.-
dc.date.accessioned2025-06-23T08:20:08Z-
dc.date.available2025-06-23T08:20:08Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationГриценко, 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.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60416-
dc.description.abstractВ 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).en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectнейронные сетиen_US
dc.subjectтрансформерыen_US
dc.subjectбиомедицинские изображенияen_US
dc.titleМатематические методы адаптивного повышения качества биомедицинских изображенийen_US
dc.title.alternativeMathematical methods for adaptive quality enhancement of biomedical imagesen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationThis 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).en_US
Appears in Collections:Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Gricenko_Matematicheskie.pdf832.87 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

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