Публікація: Дослідження штучних нейронних мереж для розпізнавання образів в медичних системах
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
У роботі проведено огляд сучасних архітектур нейронних мереж, таких як згорткові нейронні мережі (CNN), ResNet та Vision Transformers, для їхньої ефективності в задачах класифікації медичних зображень. Вивчено вплив параметрів, як-то кількість шарів та розмір ядра згортки, на точність розпізнавання патологій. Проведено аналіз методів підготовки даних та вибрані найбільш підходящі набори медичних зображень (рентгенівські знімки, МРТ) для тестування нейронних мереж. Розроблено тестову платформу для порівняння продуктивності обраних архітектур нейронних мереж на наборах даних з різними розмірами зображень. Проаналізовано результати тестування моделей на основі метрик точності, чутливості та специфічності, що дозволило виділити оптимальні архітектури для використання в медичних системах.
Опис
Ключові слова
діагностика, класифікація зображень, медична система, розпізнавання образів
Бібліографічний опис
Коваль Ф. Ф. Дослідження штучних нейронних мереж для розпізнавання образів в медичних системах : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Ф. Ф. Коваль ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 65 с.