保存先:
| 第一著者: | |
|---|---|
| フォーマット: | Recurso digital |
| 言語: | |
| 出版事項: |
Zenodo
2025
|
| オンライン･アクセス: | https://doi.org/10.5281/zenodo.15395751 |
| タグ: |
タグ追加
タグなし, このレコードへの初めてのタグを付けませんか!
|
目次:
- <p><em><span>В статье представлен метод интеллектуальной обработки медицинских изображений, направленный на распознавание и классификацию опухолей головного мозга по данным магнитно-резонансной томографии. В качестве базовой модели использована сверточная нейронная сеть EfficientNet-B0, адаптированная с применением метода transfer learning. Выполнена предварительная обработка данных, включая аугментацию с целью устранения дисбаланса классов, а также модификация архитектуры выходного слоя модели для решения задачи многоклассовой классификации. Достоверность и точность полученных результатов подтверждаются высокими значениями метрик: accuracy – 0.95, f1-score – 0.96. Разработан пользовательский интерфейс с интеграцией нейросетевого модуля и базы данных, обеспечивающий визуализацию результатов и накопление статистической информации. Полученные результаты демонстрируют эффективность применения современных методов глубокого обучения в задачах медицинской диагностики, а также их практическую значимость для повышения точности и скорости клинических заключений.</span></em></p>