Анализ использования нейросетей для диагностики рака шейки матки по мультиспектральному изображению

Рассмотрена проблема диагностики рака шейки матки с помощью нейронных сетей по мультиспектральному изображению. Для диагностики использованы нейронные сети с обратным распространением ошибки и сети с радиальным базисом. Приведены результаты экспериментальных исследований. Розглянуто проблему діагнос...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Системні дослідження та інформаційні технології
Date:2010
Main Author: Малышевская, Е.Н.
Format: Article
Language:Russian
Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2010
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50044
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Анализ использования нейросетей для диагностики рака шейки матки по мультиспектральному изображению / Е.Н. Малышевская // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2010. — № 2. — С. 64-71. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Рассмотрена проблема диагностики рака шейки матки с помощью нейронных сетей по мультиспектральному изображению. Для диагностики использованы нейронные сети с обратным распространением ошибки и сети с радиальным базисом. Приведены результаты экспериментальных исследований. Розглянуто проблему діагностики раку шийки матки за допомогою нейронних мереж по мультиспектральному зображенню. Для діагностики використано нейронні мережі зі зворотним розповсюдженням помилки та мережі з радіальним базисом. Приведено результати експериментальних досліджень. The problem of cervical cancer diagnosis using neural networks from multisensor imagery is investigated. The radial basis function networks and error backpropagation networks are used for the diagnosis. The results of experiments are presented.
ISSN:1681–6048