Отрывок: Также с нуля была обучена небольшая сеть SimpleNet (представленная простой последовательностью из нескольких слоев). В ходе эксперимента модели обучались в течение 200 IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 6. Информационные технологии в биомедицине 060652 эпох. Результаты работы обученных моделей на тестовой выборке представлены в таблице I. Таблица I. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСП...
Название : Применение нейронных сетей для классификации клеток крови при патологии
Авторы/Редакторы : Трубников А. А.
Савельев Д. А.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Трубников, А. А. Применение нейронных сетей для классификации клеток крови при патологии / А. А. Трубников, Д. А. Савельев // 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. 060652.
Аннотация : В данной работе представлен подход к классификации цифровых изображений клеток крови при остром лимфобластном лейкозе с использованиемсверточных нейронных сетей. Также проведен сравнительный анализ различных архитектур сверточных сетей и рассмотрены особенности работы с клеточными изображениями. Исследование проводилось с использованием языка программирования Python и библиотеки tensorflow.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\541970
Ключевые слова: глубокое обучение нейронных сетей
острый лимфобластный лейкоз
клетки крови
клеточные изображения
сверточные нейронные сети (СНС)
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1922-3_2023-060652.pdf224.72 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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