Медициналық бейнелерде объектілерді сегментациялау және тану алгоритмдерін нейрондық желілер негізінде әзірлеу және зерттеу
DOI:
https://doi.org/10.62687/sekswg56Кілт сөздер:
Сегментация, тану, медициналық бейнелер, нейрондық желілер, U-Net, терең оқыту.Аңдатпа
Бұл жұмыста медициналық бейнелерде объектілерді сегментациялау және тану міндеттері үшін
нейрондық желі архитектураларын қолдану қарастырылады. Негізгі модельдер ретінде U-Net, Attention U
Net, DeepLabv3+ және EfficientNet қолданылды, олар ашық медициналық деректер жинақтары BraTS, ISIC
және COVIDx бойынша тексерілді. Оқу нәтижелері, визуализациялар мен салыстырмалы талдау ұсынылған,
сондай-ақ шектеулер мен жақсарту бағыттары, мультимодальды деректерді және self-supervised оқытуды
қолдану мәселелері талқыланады. Модельдерді Dice, IoU, Accuracy және F1-score көрсеткіштері бойынша
эксперименттік салыстыру жүргізілді.
##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
##plugins.themes.default.displayStats.noStats##
Жүктеулер
Жарияланды
05/21/2025
Журналдың саны
Бөлім
Ақпараттық технологиялар
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Медициналық бейнелерде объектілерді сегментациялау және тану алгоритмдерін нейрондық желілер негізінде әзірлеу және зерттеу. (2025). INTERNATIONAL SCIENCE REVIEWS. NATURAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES SERIES, 1(7). https://doi.org/10.62687/sekswg56
