РАСПОЗНАВАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ МОЗГОВЫХ ОПУХОЛЕЙ НА ОСНОВЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ МРТ ГОЛОВНОГО МОЗГА

Fuente: Zenodo
Salvato in:
Dettagli Bibliografici
Autore principale: АЛЕКСЕЕВА, ЕКАТЕРИНА СЕРГЕЕВНА
Natura: Recurso digital
Pubblicazione: Zenodo 2025
Accesso online:
Tags: Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
_version_ 1866901832794636288
author АЛЕКСЕЕВА, ЕКАТЕРИНА СЕРГЕЕВНА
author_facet АЛЕКСЕЕВА, ЕКАТЕРИНА СЕРГЕЕВНА
contents <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>
format Recurso digital
id zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_15395751
institution Zenodo
language
publishDate 2025
publisher Zenodo
record_format zenodo
spellingShingle РАСПОЗНАВАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ МОЗГОВЫХ ОПУХОЛЕЙ НА ОСНОВЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ МРТ ГОЛОВНОГО МОЗГА
АЛЕКСЕЕВА, ЕКАТЕРИНА СЕРГЕЕВНА
<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>
title РАСПОЗНАВАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ МОЗГОВЫХ ОПУХОЛЕЙ НА ОСНОВЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ МРТ ГОЛОВНОГО МОЗГА
url https://doi.org/10.5281/zenodo.15395751