Информационно-экстремальний алгоритм обучения системы распознавания морфологических изображений при диагностировании онкологических патологий
Рассмотрена оптимизация набора градаций яркости пикселей изображений морфологии тканей пациентов, полученных при диагностировании онкопатологий. Исследовано влияние набора градаций яркости пикселей на функциональную эффективность обучения системы распознавания изображений онкологических заболеваний....
Збережено в:
| Дата: | 2014 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2014
|
| Назва видання: | Кибернетика и системный анализ |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/115774 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Информационно-экстремальний алгоритм обучения системы распознавания морфологических изображений при диагностировании онкологических патологий / А.С. Довбыш, М.С. Руденко // Кибернетика и системный анализ. — 2014. — Т. 50, № 1. — С. 178-184. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Рассмотрена оптимизация набора градаций яркости пикселей изображений морфологии тканей пациентов, полученных при диагностировании онкопатологий. Исследовано влияние набора градаций яркости пикселей на функциональную эффективность обучения системы распознавания изображений онкологических заболеваний. Установлено, что изменение набора яркости пикселей рецепторного поля увеличивает значение критерия функциональной эффективности и, как результат, достоверность распознавания. |
|---|