Отрывок: Данный модуль получал на вход набор изображений и соотвествующий им набор масок, на выходе возвращалось с помощью консольного вывода значения метрик оценки качества обучения, оптимальный порог и график ROC-кривая. Пример вывода продемонстрирован на рисунке 9. 27 Рисунок 9 — Интерфейс вывода программы для сегментации изображений с помощью линейной регрессии Третий модуль решал ту же задачу – сегментировал изобр...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorАгафонова Ю. Д.ru
dc.contributor.authorЛуканов А. С.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorЕстественнонаучный институтru
dc.coverage.spatialмагнитно-резонансная томография (МРТ)ru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialметоды компьютерного зренияru
dc.coverage.spatialметоды машинного обученияru
dc.coverage.spatialнейронная сетьru
dc.coverage.spatialраспознавание изображенийru
dc.coverage.spatialсегментацияru
dc.creatorАгафонова Ю. Д.ru
dc.date.accessioned2022-08-31 13:24:34-
dc.date.available2022-08-31 13:24:34-
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20220804160839ru
dc.identifier.citationАгафонова, Ю. Д. Распознавание изображений магнитно-резонансной томографии головного мозга методами машинного обучения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.03 "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем"(уровень бакалавриата) / Ю. Д. Агафонова ; рук. работы А. С. Луканов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. ин-т, Мех.-мат. фак-т, Каф. инф. - Самара, 2022. - 1 файл (1,4 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Raspoznavanie-izobrazhenii-magnitnorezonansnoi-tomografii-golovnogo-mozga-metodami-mashinnogo-obucheniya-98655-
dc.description.abstractОбъектом исследования являются снимки магнитно-резонансной томографии (МРТ) головного мозга.Целью данной выпускной квалификационной работы является разработка программного обеспечения для автоматизированного распознавания новообразований на изображениях МРТ головного мозга. На данный момент существует проблема оперативной и достовернойпостановки диагноза в медицине, особенно в случаях диагностирования новообразований. Из-за большого количества данных врач не всегда успевает вовремя просмотреть все снимки. Кроме того, иногда у врача возникает желание узнать так называемое третье мнение, но не всегда есть у кого его спросить. В качестве третьего мнения и помощника для врача может выступать разработанное решение, созданное для автоматизированного распознавания снимков МРТ головного мозга[1]. В ходе выполнения данной выпускной квалификационной работы было произведено исследование различных алгоритмов для локализации новообразований, для классификации изображений МРТ головного мозга идля сегментации изображенийru
dc.titleРаспознавание изображений магнитно-резонансной томографии головного мозга методами машинного обученияru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpartДанный модуль получал на вход набор изображений и соотвествующий им набор масок, на выходе возвращалось с помощью консольного вывода значения метрик оценки качества обучения, оптимальный порог и график ROC-кривая. Пример вывода продемонстрирован на рисунке 9. 27 Рисунок 9 — Интерфейс вывода программы для сегментации изображений с помощью линейной регрессии Третий модуль решал ту же задачу – сегментировал изобр...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Агафонова_Юлия_Дмитриевна_Распознавание_изображений_магнитно_резонансной.pdf1.43 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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