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.pdf570.02 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.