Аналіз зображень очного дна на основі машинного навчання
In this work, a system for analyzing images of the fundus based on machine learning was developed. Extensive image pre-processing including adaptive binarization, CLAHE contrast enhancement, and morphological operations were used to improve the classification quality
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | Карась, О.В., Тимчик, С.В., Салдан, Ю.Й., Моминжанова, Кимбат, Мойсеєв, Д.К. |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Vinnytsia National Technical University
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/711 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Репозитарії
Optoelectronic Information-Power TechnologiesСхожі ресурси
-
Аналіз методів і систем діагностики діабетичної ретинопатії
за авторством: Павлов, С. В., та інші
Опубліковано: (2023) -
Методи сегментації оптичних зображень очного дна
за авторством: Андрікевич, С.А., та інші
Опубліковано: (2024) -
Застосування штучного інтелекту для автоматизованої інтерпретації оптичних зображень сітківки при діабетичній ретинопатії
за авторством: Корніленко, О.С., та інші
Опубліковано: (2025) -
Реалізація згорткової нейронної мережі з використанням Tensorflow платформ машинного навчання
за авторством: Томка, Ю.Я., та інші
Опубліковано: (2023) -
Метод сегментації зображень ОКТ з допомогою згорткової нейромережі
за авторством: Щербатюк, А.В., та інші
Опубліковано: (2025)