Оброблення зображень КТ печінки за допомогою згорткової нейронної мережі

Автор(и)

  • V. M. Sineglazov Національний авіаційний університет
  • M. O. Omelchenko Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.50.11385

Ключові слова:

глибоке навчання, обробка зображень, медицина, штучна нейронна мережа

Анотація

Розглянуто методи навчання нейронної мережі для аналізу зображень комп’ютерної томографії печінки та виявлення на них захворювання пацієнта на цироз печінки

Біографії авторів

V. M. Sineglazov, Національний авіаційний університет

Доктор технічних наук. Професор. Навчально-науковий інститут інформаційно-діагностичних систем, кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів

M. O. Omelchenko, Національний авіаційний університет

Студент. Навчально-науковий інститут інформаційно-діагностичних систем, кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів

Посилання

Y. Lecun and Y. Bengio, Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-series, in Arbib, M. A. (Eds), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. MIT Press, 1995.

Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio and P. Haffner, “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition.” Proceedings of the IEEE, 1998.

Y. Tay, P. Lallican, M. Khalid, C. Viard-Gaudin, and S. Knerr, “An Offline Cursive Handwriting Word Recognition System”, Proc. IEEE Region 10 Conf., 2001.

Springhouse corporation. illustrated guide to diagnostic tests. Springhouse, pa: springhouse corporation, 1998.

Kenji Suzuki, Feng Li, Shusuke Sone, and Kunio Doi, “Computer-Aided Diagnostic Scheme For Distinction Between Benign And Malignant Nodules In Thoracic Low-Dose Ct By Use Of Massive Training Artificial Neural Network”, IEEE Transactions On Medical Imaging, 2005.

##submission.downloads##

Номер

Розділ

ТЕОРІЯ ТА МЕТОДИ ОБРОБЛЕННЯ СИГНАЛІВ