КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Перспективи розвитку машинобудування та транспорту-2025

Розмір шрифта: 
Особливості побудови архітектур нейромереж в задачах класифікації біомедичних зображень
Юрій Євгенович Поуданєн, Андрій Вікторович Кожем'яко

Остання редакція: 2025-05-23

Анотація


Дана робота присвячена аналізу можливих варіантів обробки біомедичних зображень за допомогою нейронних мереж в задачах класифікації. Оглянуті наукові публікації демонструють сучасні завдання які стоять перед класифікацією, а саме підготовка зображень та вибір способу за яким буде проведена класифікація. Отримані результати вказують на основні проблеми якості та кількості зображень, а також вибір способу обробки зображень у виборі між готовими “важкими” рішеннями у вигляді фреймворків та полегшеним самостійно розробленим рішенням.

Ключові слова


ШІ;машинне навчання;нейронні мережі;згорткові нейронні мережі;ендоскопія;ResNet;DenseNet;класифікація;капсульна ендоскопія;залишкова нейронна мережа

Посилання


  1. Thambawita, V., Strümke, I., Hicks, S. A., Halvorsen, P., Parasa, S., & Riegler, M. A. (2021). Impact of Image Resolution on Deep Learning Performance in Endoscopy Image Classification: An Experimental Study Using a Large Dataset of Endoscopic Images. Diagnostics, 11(12), 2183. https://doi.org/10.3390/diagnostics11122183

  2. Noorda, R., Nevárez, A., Colomer, A., Pons Beltrán, V., & Naranjo, V. (2020). Automatic evaluation of degree of cleanliness in capsule endoscopy based on a novel CNN architecture. Scientific Reports, 10(1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-74668-8


Повний текст: PDF