Аналіз використання програмних пакетів для обробки зображень у медичній діагностиці

Автор(и)

  • V. M. Sineglazov Національний авіаційний університет
  • D. S. Raduchych Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.50.11399

Ключові слова:

автоматизація, глибоке навчання, обробка зображень, медицина, пакети програмного забезпечення, штучні нейронні мережі

Анотація

Проаналізовано найпопулярніші пакети програмного забезпечення для реалізації обробки інформації звикористанням штучних нейронних мереж. Досліджено бібліотеки Treano і Torch

Біографії авторів

V. M. Sineglazov, Національний авіаційний університет

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

D. S. Raduchych, Національний авіаційний університет

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

Посилання

V. D. Kustikova and P. N. Druzhkov, “A Survey of Deep Learning Methods and Software for Image Classification and Object Detection.” In: Proc. of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding, 2014.

Y. Le Cun, K. Kavukcuoglu, and C. Farabet, “Convolutional networks and applications in vision.” In: Proc. of the IEEE Int. Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2010, pp. 253–256.

M. Hayat, M. Bennamoun, and S. An, “Learning Non-Linear Reconstruction Models for Image Set Classification.” In: Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014.

##submission.downloads##

Номер

Том 4 № 50 (2016)

Розділ

МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ТА СИСТЕМ

Ліцензія

Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації роботи, одночасно ліцензованої за ліцензією Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати роботу з посиланням на авторство роботи та її першу публікацію в цьому журналі.

Автори можуть укладати окремі додаткові договірні угоди щодо неексклюзивного розповсюдження опублікованої в журналі версії роботи (наприклад, розміщувати її в інституційному репозиторії або публікувати в книзі) з посиланням на її першу публікацію в цьому журналі.

Авторам дозволяється та заохочується розміщувати свої роботи онлайн (наприклад, в інституційних репозиторіях або на своєму вебсайті) до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до більш раннього та більшого цитування опублікованих робіт (див. Вплив відкритого доступу).