Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж

The problem of classification of brain tumors on medical images is considered. For its solution hybrid CNN-ANFIS is developed in which convolutional neural network VGG-16 and ResNetV2_50 are used as feature extractors while ANFIS is used as the classifier. Training algorithms of ANFIS were implement...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2020
Автори та афіліації:
  • Yuriy P. Zaychenko — Учебно-научный комплекс "Институт прикладного системного анализа" Национального технического университета Украины "Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского", Киев
  • Kostiantyn A. Zdor — Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского", Киев
  • Galib Hamidov — Компания “Азершиг”, Баку
Ключові слова:keywords
Автори: Zaychenko, Yuriy P., Zdor, Kostiantyn A., Hamidov, Galib
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2020
Теми:
Онлайн доступ:https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/209135
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:System research and information technologies
Завантажити файл: Pdf

Репозитарії

System research and information technologies
Опис
Резюме:The problem of classification of brain tumors on medical images is considered. For its solution hybrid CNN-ANFIS is developed in which convolutional neural network VGG-16 and ResNetV2_50 are used as feature extractors while ANFIS is used as the classifier. Training algorithms of ANFIS were implemented. The experimental investigations of the suggested hybrid network on the standard dataset Brain MRI images for brain tumor detection were carried out and comparison with known results was performed.
DOI:10.20535/SRIT.2308-8893.2020.1.06