Отрывок: 6. Изменение достоверности классификации изображений для 1 000 эпох обучения Значение достоверности составило 0,346, а LRAP – 0,533. Было приято решение увеличить число эпох, так как 15 классов – это достаточно много, и предсказательная модель может улучшиться в ре- зультате дальнейшего обучения. На рис. 7 приведено значение достоверности клас- сификации (1) во время обучения классификатора изображений, которое уже длилось 10000 эпох. Па- раметры нейронной сети остались без изме...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorАгафонова, Ю.Д.-
dc.contributor.authorГайдель, А.В.-
dc.contributor.authorЗельтер, П.М.-
dc.contributor.authorКапишников, А.В.-
dc.contributor.authorКузнецов, А.В.-
dc.contributor.authorСуровцев, Е.Н.-
dc.contributor.authorНиконоров, А.В.-
dc.date.accessioned2023-02-21 10:16:42-
dc.date.available2023-02-21 10:16:42-
dc.date.issued2023-02-
dc.identifierDspace\SGAU\20230216\102045ru
dc.identifier.citationАгафонова, Ю.Д. Совместный анализ рентгенологических протоколов и компьютерных томограмм для автоматического уточнения патологических состояний головного мозга / Ю.Д. Агафонова, А.В. Гайдель, П.М. Зельтер, А.В. Капишников, А.В. Кузнецов, Е.Н. Суровцев, А.В. Никоноров // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 1. – С. 152-159. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1201.ru
dc.identifier.uri10.18287/2412-6179-CO-1201-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Sovmestnyi-analiz-rentgenologicheskih-protokolov-i-komputernyh-tomogramm-dlya-avtomaticheskogo-utochneniya-patologicheskih-sostoyanii-golovnogo-mozga-102045-
dc.description.abstractРассматривается задача валидации радиологических медицинских протоколов и изображений компьютерной томографии для автоматизированного анализа состояния головного мозга. Предлагается два метода решения задачи: метод на основе мультимодальной модели ruCLIP и метод, основанный на совместном использовании двух отдельных классификаторов – для текстового отчета и для изображения КТ головного мозга. Обсуждаются способы оценки полученных результатов. Предложенные подходы позволяют верно классифицировать на 15 возможных диагнозов 99,6% радиологических отчётов из контрольной выборки.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке РФФИ (грант 19-29-01235МК).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университетru
dc.relation.ispartofseries47;1-
dc.subjectглубокое обучение, компьютерная томография, автоматизация диагностики, распознавание образов, обработка естественного языкаru
dc.titleСовместный анализ рентгенологических протоколов и компьютерных томограмм для автоматического уточнения патологических состояний головного мозгаru
dc.typeArticleru
dc.textpart6. Изменение достоверности классификации изображений для 1 000 эпох обучения Значение достоверности составило 0,346, а LRAP – 0,533. Было приято решение увеличить число эпох, так как 15 классов – это достаточно много, и предсказательная модель может улучшиться в ре- зультате дальнейшего обучения. На рис. 7 приведено значение достоверности клас- сификации (1) во время обучения классификатора изображений, которое уже длилось 10000 эпох. Па- раметры нейронной сети остались без изме...-
dc.classindex.scsti28.23.15-
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
17-1201-Агафонова-Гайдель-Зельтер-Капишников-Никоноров-Суровцев-KI-JuN-Lit-MI-MA-JuN2-VAS.pdfОсновная статья1.37 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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