Об'ємна сегментація медичних зображень на основі самонавчання з використанням квантових обчислень
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 117 с., 12 рис., 13 табл., 19 посилань, додаток.
Об’єкт дослідження – процеси об’ємної сегментації медичних зображень.
Предмет дослідження – методи самонавчання та квантових обчислень для об’ємної сегментації медичних зображень.
Мета роботи – розробка методу об’ємної сегментації медичних зображень, що використовує самонавчання та квантові алгоритми, з метою підвищення точності й ефективності обробки тривимірних даних.
У роботі розглянуто, описано та використано різні методи та архітектури об’ємної сегментації медичних зображень із застосуванням квантових обчислень.
У результаті побудовано модель об’ємної сегментації з інтеграцією самонавчання та квантових алгоритмів, що вирішує поставлену в роботі задачу.
Опис
Ключові слова
квантові обчислення, самонавчання, об’ємна сегментація, медичні зображення, контрастивне навчання, квантові нейронні мережі, quantum computing, self-learning, volume segmentation, medical images, contrast learning, quantum neural networks
Бібліографічний опис
Павлов, Р. В. Об'ємна сегментація медичних зображень на основі самонавчання з використанням квантових обчислень : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Павлов Роман Вадимович. - Київ, 2024. - 117 с.