Розпізнавання медичних зображень алгоритмом генетично-індуктивного лісу

Бабенко, В. О.; Настенко, Є. А.; Павлов, В. А.; Носовець, О. К.

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Бабенко, В. О.	-
dc.contributor.author	Настенко, Є. А.	-
dc.contributor.author	Павлов, В. А.	-
dc.contributor.author	Носовець, О. К.	-
dc.date.accessioned	2022-05-04T06:03:36Z	-
dc.date.available	2022-05-04T06:03:36Z	-
dc.date.issued	2021	-
dc.identifier.citation	Розпізнавання медичних зображень алгоритмом генетичноіндуктивного лісу / В. О. Бабенко, Є. А. Настенко, В. А. Павлов, О. К. Носовець // Міжнародна науково-практична конференція «Інформаційні системи та технології в медицині» ISM–2021, 25-26 листопада, 2021 р., м. Харків. – Харків : Національний аерокосмічний університет імені М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», 2021. – С. 71-73.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47124	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.source	Міжнародна науково-практична конференція «Інформаційні системи та технології в медицині» ISM–2021	uk
dc.title	Розпізнавання медичних зображень алгоритмом генетично-індуктивного лісу	uk
dc.type	Article	uk
dc.format.pagerange	С. 71-73	uk
dc.publisher.place	Харьків	uk
dc.subject.udc	004.048 + 616-079.4	uk
dc.description.abstractuk	Зображення ультразвукового дослідження (УЗД) несуть у собі цінну діагностичну інформацію, яка використовується лікарями та медичними експертами задля оцінки стану певного органу пацієнта. Однією із найголовніших властивостей подібних зображень є «ехогенність», яка необхідна для охарактеризування тканини досліджуваного органу. Кожен орган володіє власним рівнем ехогенності, і тому зміна рівню у більшості випадків свідчить про появу патології у пацієнта,що призводить до розвинення захворювання. Основна ідея генетично-індуктивного лісу полягає у використанні принципу ансаблевого навчання (підвиду машинного навчання) під назвою «бегінг».	uk
dc.description.abstracten	The given work is devoted to the modern developments in the field of medicine, namely medical image recognition by innovative algorithm called "Genetic-inductive Forest". The main purpose of creating such an algorithm is to improve already existing Machine Learning approaches in order to obtain more efficient results in recognition tasks. To test the performance of the algorithm, liver ultrasound images and speckletracking echocardiography frames were used.	uk
dc.publisher	Національний аерокосмічний університет імені М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут»	uk
Appears in Collections:	Статті (БМК)