МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

CURRENT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARCHITECTURES FOR DIAGNOSING MEDICAL IMAGES

Авторы

  • Orazalin A.
  • Mursaliyev D.E.
  • Sergazina A.S.

DOI:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2021.06.2.014

Ключевые слова:

сверточные нейронные сети, медицинские изображения, пневмония, Python, обнаружение объекта

Аннотация

В данной работе показаны актуальные архитектуры сверточных нейронных сетей для диагностирования медицинских изображений в области легких и головного мозга. Алгоритмы реализованы на языке программирования Python и при помощи полезных библиотек для работы с нейронными сетями. Представлены результаты сравнения времени и ресурсов для обучения моделей. По результатам был сделан вывод о более высокой точности раннего диагностирования с помощью актуальных на сегодняшний день архитектур сверточных нейронных сетей.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Загрузки

Опубликован

2021-06-15

Как цитировать

Оразалин, А., Мурсалиев, Д., & Сергазина, А. (2021). CURRENT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARCHITECTURES FOR DIAGNOSING MEDICAL IMAGES. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, 2(2), 105–111. https://doi.org/10.54309/IJICT.2021.06.2.014

Выпуск

Том 2 № 2 (2021): МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Раздел

Статьи

Лицензия

Copyright (c) 2021 International Journal of Information and Communication Technologies

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en