Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Идентификация отоларингологических заболеваний на основе анализа спектральных данных методами машинного обучения |
| Authors: | Зибарева С. С. Матвеева И. А. |
| Keywords: | biotissue classification diagnosis of neoplasms ENT organs linear discriminant analysis machine learning otolaryngology principal component analysis Raman spectroscopy диагностика новообразований классификация биотканей линейный дискриминантный анализ ЛОР-органы машинное обучение метод главных компонент отоларингология рамановская спектроскопия |
| Issue Date: | 2026 |
| Citation: | Зибарева, С. С. Идентификация отоларингологических заболеваний на основе анализа спектральных данных методами машинного обучения = Identification of otolaryngological diseases based on spectral data analysis using machine learning methods / С. С. Зибарева, И. А. Матвеева // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 141-144. |
| Abstract: | В работе рассматривается задача автоматизированной классификации патологических состояний тканей ЛОР-органов по данным рамановской спектроскопии. Реализованы метод линейного дискриминантного анализа (LDA) и метод главных компонент в сочетании с LDA. Все модели продемонстрировали высокое качество бинарной классификации для шести пар патологических состояний. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64039 |
| ISBN: | |
| ISSN: | |
| ISMN: | |
| Other Identifiers: | RU\НТБ СГАУ\589877 |
| Appears in Collections: | VOLGA CYBER WEEK |
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| file-141-144.pdf | 1.1 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.