Отрывок: Данный показатель определяется по формуле: где TN – количество истинно отрицательных результатов, FP – ложноположительные результаты. Определив специфичность, можно априори предполагать, какова доля здоровых лиц, у которых этот метод даст отрицательный результат. Чем выше специфичность метода, тем надежнее с его помощью подтверждается заболевание, и тем, следовательно, он более э...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorМельситов О. А.ru
dc.contributor.authorХрамов А. Г.ru
dc.contributor.authorСуханов С. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialклассификация изображенийru
dc.coverage.spatialанализ изображенийru
dc.coverage.spatialмеланомаru
dc.coverage.spatialметод опорных векторовru
dc.coverage.spatialобработка изображенийru
dc.coverage.spatialгистограммный анализru
dc.coverage.spatialдиагностика меланомыru
dc.creatorМельситов О. А.ru
dc.date.issued2018ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180907150339ru
dc.identifier.citationМельситов, О. А. Разработка алгоритма автоматического распознавания цветных дерматоскопических диагностических изображений : вып. квалификац. работа по направлению подгот. (уровень бакалавриата) "Прикладная математика и информатика" / О. А. Мельситов ; рук. работы А. Г. Храмов ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, мат. и. - Самаpа, 2018. - on-lineru
dc.description.abstractОбъектом исследования являются алгоритмы распознавания дерматоскопических снимков с различными новообразованиями.Цель данной работы – разработка программной реализации классификатора изображений на основе вейвлетов Хаара, локальных бинарных паттернов и гистограммного цветового анализа, посредством обучения классификатора на дерматоскопических изображениях. Проведен анализ чувствительности и специфичности в зависимости от объема выборки, проведена кросс-валидация. Дополнительно были проанализированы изображения с использованием и без цветокоррекции и установлено, что изображения без цветокоррекции дают лучший результат. Используя набор изображений, состоящий из 50 меланом и 50 прочих образований, как обучающую выборку, была достигнута чувствительность 84% и специфичность 82%. При этом показатель кросс-валидации составил 83% и 84% соответственно.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,1 Мб)ru
dc.titleРазработка алгоритма автоматического распознавания цветных дерматоскопических диагностических изображенийru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.932ru
dc.textpartДанный показатель определяется по формуле: где TN – количество истинно отрицательных результатов, FP – ложноположительные результаты. Определив специфичность, можно априори предполагать, какова доля здоровых лиц, у которых этот метод даст отрицательный результат. Чем выше специфичность метода, тем надежнее с его помощью подтверждается заболевание, и тем, следовательно, он более э...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Мельситов_Олег_Алексеевич_Разработка_алгоритма_автоматического_распознавания.pdf2.13 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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