Samara University Repository
Welcome!
| Title: | Глубокое обучение для задачи классификации гиперспектральных изображений новообразований кожи |
| Authors: | Лазарев К. Е. Братченко И. А. Калядин В. П. |
| Keywords: | бинарная классификация гиперспектральные изображения глубокое обучение комбинированная архитектура нейросети метод рамановской спектроскопии новообразования кожи предобученный кодировщик сверточные нейросети |
| Issue Date: | 2025 |
| Citation: | Лазарев, К. Е. Глубокое обучение для задачи классификации гиперспектральных изображений новообразований кожи : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 03.03.01 "Прикладные математика и физика" (уровень бакалавриата), направленность (профиль) "Киберфизические системы" / К. Е. Лазарев ; рук. работы И. А. Братченко ; нормоконтролер В. П. Калядин ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2025. - 1 файл (3,6 Мб). - Текст : электронный |
| Abstract: | Объектом исследования данной работы являются гиперспектральные изображения. Изображения получены методом Рамановской спектроскопии. Количество каналов изображений варьируется от 100 до 151 и ограничивается разрешающей способностью спектрометра. Цель работы – создание бинарного классификатора гиперспектральных изображений с возможностью интерпретации полученных предсказаний и разработка специализированного ПО для взаимодействия с ним. В процессе работы использована комбинированная архитектура нейросети, в которой соединены предобученный кодировщик и стандартная многослойная сверточная сеть. Над исходными данными произведена аугментация. В результате работы определено, что пиковая точность классификации приведенной архитектуры составила 1.00 для тестовой и 0.99 для тренировочной выборок. Эффективность работы заключается в возможности интерпретации предсказаний нейросети с помощью алгоритмов CAM, Grad-CAM, Guided backpropagation и Guided Grad-CAM. Представленная архитектура не является заранее предобученной моде |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/44869 |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Лазарев_Кирилл_Евгеньевич_Глубокое_обучение_задачи.pdf | 3.72 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.