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

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.

Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.

Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).