Отрывок: Следующим шагом является разделение данных на тренировочные и тестовые, обучение модели и сегментация тестовых изображений. Проводим сегментацию рентгеновских снимков лёгких, используя 032002 VIII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2022) Том 3. Распознавание, обработка и анализ изображений 69 нижеперечисленные методы анализа изображений: дискриминантный анализ, алгоритм KNN, логи...
Название : | Исследование методов сегментации для выделения областей интереса на рентгеновских снимках легких |
Авторы/Редакторы : | Машков Д. В. Ильясова Н. Ю. Демин Н. С. |
Дата публикации : | 2022 |
Библиографическое описание : | Машков, Д. В. Исследование методов сегментации для выделения областей интереса на рентгеновских снимках легких / Д. В. Машков, Н. Ю. Ильясова, Н. С. Демин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 3: Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Мясникова. - 2022. - С. 032002. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\492811 |
Ключевые слова: | библиотека Scikit-Learn биомедицинские изображения Python зоны интереса классификаторы компьютерный анализ изображений медицинская диагностика методы сегментации обучение моделей признаки Харалика результаты экспериментальных исследований рентгеновские снимки легких |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1791-5_2022-032002.pdf | 570.02 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.