1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Информационные технологии и нанотехнологии
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЯрчук Д. Р.
dc.contributor.authorЗайченкова Е. Е.
dc.contributor.authorКорчагин С. А.
dc.coverage.spatialглубокое обучение
dc.coverage.spatialалгоритмы оценки неопределенности
dc.coverage.spatialансамбль медицинских экспертов
dc.coverage.spatialансамбль нейронных сетей
dc.coverage.spatialмедицинская диагностика
dc.coverage.spatialклассификация агглютинации
dc.coverage.spatialкривая отбрасывания
dc.coverage.spatialнейросетевой подход
dc.coverage.spatialмодели компьютерного зрения
dc.coverage.spatialопределение группы крови
dc.coverage.spatialошибки
dc.creatorЯрчук Д. Р., Зайченкова Е. Е., Корчагин С. А.
dc.date2024
dc.date.accessioned2025-08-22T12:17:47Z-
dc.date.available2025-08-22T12:17:47Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\563451
dc.identifier.citationЯрчук, Д. Р. Оценка неопределенности прогноза моделей компьютерного зрения для определения групп крови / Д. Р. Ярчук, Е. Е. Зайченкова, С. А. Корчагин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024) : сб. тр. по материалам X Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 мая 2024 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2024. - Т. 3: Искусственный интеллект : под ред. А. В. Никонорова, 2024. - С. 031432.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12443-
dc.description.abstractСравнивается ряд методов для оценки неопределенности в задаче определения групп крови по изображениям реакций агглютинации (склеивания эритроцитов). Ошибки при определении группы крови могут повлечь нанесение серьезного вреда здоровью человека, поэтому необходимо оценивать возможность их возникновения. В данной работе для оценки неопределенности используются одна нейронная сеть, ансамбли нейронных сетей (классический, MC Dropout, MCMC) и медицинских экспертов. Для сравнения методов вычисляется площадь под «кривой отбрасывания» (accuracy-rejection curve). Проведенные эксперименты показывают, что среди использованных методов ошибки нейронных сетей лучше предсказывает ансамбль нейронных сетей, а ошибки лаборантов - ансамбль медицинских экспертов.
dc.languagerus
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024) : сб. тр. по материалам X Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 мая 2024 г.): в 6 т.
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024). - Т. 3 : Искусственный интеллект : под ред. А. В. Никонорова
dc.subjectглубокое обучение
dc.subjectалгоритмы оценки неопределенности
dc.subjectансамбль медицинских экспертов
dc.subjectансамбль нейронных сетей
dc.subjectмедицинская диагностика
dc.subjectклассификация агглютинации
dc.subjectкривая отбрасывания
dc.subjectнейросетевой подход
dc.subjectмодели компьютерного зрения
dc.subjectопределение группы крови
dc.subjectошибки
dc.titleОценка неопределенности прогноза моделей компьютерного зрения для определения групп крови
dc.typeText
dc.citation.spage031432
dc.citation.volume3
local.contributor.authorЯрчук Д. Р.
local.contributor.authorЗайченкова Е. Е.
local.contributor.authorКорчагин С. А.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ocenka-neopredelennosti-prognoza-modelei-komputernogo-zreniya-dlya-opredeleniya-grupp-krovi-112622
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ocenka-neopredelennosti-prognoza-modelei-komputernogo-zreniya-dlya-opredeleniya-grupp-krovi-112622
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-2080-9_2024-031432.pdf466.68 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.