Скорік, В. А.2022-07-262022-07-262022Скорік В. А. Адаптивні активаційні функції глибинних нейронних мереж для сегментації тривимірних медичних зображень : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / В. А. Скорік ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 95с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/20802Мета роботи – програмна реалізація AdELU, AdPReLU та вбудова їх в U-Net з тривимірними згортковими шарами для вирішення завдання семантичної сегментації на тривимірних медичних даних. Порівняння ефективності застосування адаптивних активаційних функцій для медичних даних в порівнянні зі статичними активаційними функціями. Методи дослідження – аналіз активаційних функцій, що існують, вивчення предметної галузі, вирішення практичних завдань і проведення порівняльного аналізу. Програмно реалізовані U-Net, EdELU та AdPReLU. Проведено дослідний аналіз набору даних, який складається з мультиінституціональних передопераційних МРТ-сканів і фокусується на сегментації внутрішньо неоднорідних пухлин мозку – BraTS20. Навчені нейронні мережі та проведено порівняльний аналіз.ukбагатовимірні медичні зображенняглибинне навчаннякомп'ютерний зірсемантична сегментаціяштучна нейронна мережаштучний інтелект3D згорткова нейронна мережаOther