Пошук каріозних захворювань на зображеннях за допомогою штучного інтелекту

Шевчук, О. О.

Публікація:
Пошук каріозних захворювань на зображеннях за допомогою штучного інтелекту

dc.contributor.author	Шевчук, О. О.
dc.date.accessioned	2023-11-18T19:04:25Z
dc.date.available	2023-11-18T19:04:25Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	This work is aimed at using artificial intelligence to detect carious diseases in the human oral cavity using photographs. The ICDASTM system is used to classify caries, which has four classes of caries, namely: sound surfaces, Initial stage caries, Moderate stage caries and Extensive stage caries. The paper compares the effectiveness of the following algorithms: RetinaNet, YOLOv3, SSD and Faster R-CNN. The comparison is made according to the following indicators: sensitivity (TPR), specificity (TNR), accuracy (Accuracy) and accuracy of prediction (Precision). The Faster R-CNN model was the most accurate, while the SSD model was the least accurate
dc.identifier.citation	Шевчук О. О. Пошук каріозних захворювань на зображеннях за допомогою штучного інтелекту / О. О. Шевчук // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 27-го Міжнар. молодіж. форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 6, ч. 1. – С. 357–358.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/24817
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.title	Пошук каріозних захворювань на зображеннях за допомогою штучного інтелекту
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication