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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum: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
Hauptverfasser: Zaychenko, Yuriy P., Zdor, Kostiantyn A., Hamidov, Galib
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2020
Schlagworte:
Online Zugang:https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/209135
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:System research and information technologies
Завантажити файл: Pdf

Institution

System research and information technologies
Beschreibung
Zusammenfassung: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