Диагностика МРТ-изображений опухолей головного мозга с использованием гибридных сверточных нейронечетких сетей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗайченко, Ю. П.
dc.contributor.authorЗдор, К. А.
dc.contributor.authorГамидов, Г.
dc.date.accessioned2022-04-29T15:49:02Z
dc.date.available2022-04-29T15:49:02Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe 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.uk
dc.format.pagerangeС. 68-77uk
dc.identifier.citationЗайченко, Ю. П. Диагностика МРТ-изображений опухолей головного мозга с использованием гибридных сверточных нейронечетких сетей / Ю. П. Зайченко, К. А. Здор, Г. Гамидов // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2020. – № 1. – С. 68-77. – Бібліогр.: 15 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2020.1.06
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/47064
dc.language.isoruuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 1uk
dc.subjectmedical diagnosticsuk
dc.subjectbrain tumor classificationuk
dc.subjectANFISuk
dc.subjectCNNuk
dc.subjecthybrid networkuk
dc.subject.udc519.925.51uk
dc.titleДиагностика МРТ-изображений опухолей головного мозга с использованием гибридных сверточных нейронечетких сетейuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2020_1_68-77.pdf
Розмір:
579.98 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 1