Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62231
Title: Архитектуры глубоких нейронных сетей для анализа медицинских изображений
Authors: Ходжиметов, Э. Ш.
Захарьев, В. А.
Keywords: материалы конференций;медицина;изображения;глубокоге обучение;искусственный интеллект;компьютерное зрение
Issue Date: 2025
Publisher: БГУИР
Citation: Ходжиметов, Э. Ш. Архитектуры глубоких нейронных сетей для анализа медицинских изображений / Э. Ш. Ходжиметов, В. А. Захарьев // Информационные технологии и системы 2025 (ИТС 2025) : материалы Международной научной конференции, Минск, 19 ноября 2025 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2025. – С. 123–124.
Abstract: Представлен подход к анализу медицинских изображений на основе моделей глубокого обучения и современных архитектур компьютерного зрения. Использование сверточных нейронных сетей и трансформерных моделей позволяет повысить точность диагностики патологий на рентгеновских, МРТ и КТ-снимках. Описаны программные средства обработки изображений и результаты тестирования на открытых медицинских датасетах.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62231
Appears in Collections:ИТС 2025

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Hodzhimetov_Arhitektury.pdf2.87 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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