Отрывок: Информация о слоях нейронной сети представлена на Рис. 1. На вход нейросети подается двумерное RGB изображение, приведенное к размеру 224х224 пикселей. Обучающая и тестовая выборки сформированы из изображений, извлеченных из зарегистрированных гиперкубов в указанном диапазоне от 530 нм до 630 нм (см. Таблицу I), в соотношении 90% и 10%, соответственно. IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023...
Название : Нейросетевой классификатор гиперспектральных изображений
Авторы/Редакторы : Гречкин Б. В.
Винокуров В. О.
Матвеева И. А.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Гречкин, Б. В. Нейросетевой классификатор гиперспектральных изображений / Б. В. Гречкин, В. О. Винокуров, И. А. Матвеева // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 6: Информационные технологии в биомедицине / под ред. В. П. Захарова. - 2023. - С. 062592.
Аннотация : В последние годы для исследования биологических тканей все чаще используются различные оптические методы. Целью работы является изучение возможностей нейросетевого классификатора диагностировать онкологические заболевания кожи. Проведено исследование гиперспектральных снимков злокачественной меланомы и пигментного невуса. Разработан классификатор гиперспектральных изображений на основе нейронных сетейглубокого обучения. Результаты демонстрируют возможность применения машинного обучения при классификации гиперспектральных изображений различных новообразований кожного покрова. Классификация гиперспектров разных нозологий (злокачественные и доброкачественные новообразования, злокачественная меланома и пигментные новообразования) показывает точность классификации 95%.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\542109
Ключевые слова: злокачественная меланома
гиперспектральная визуализация
рак кожи
пигментный невус
нейронные сети
классификация
медицинская диагностика
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1922-3_2023-062592.pdf523.21 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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