Личный кабинет
Подробное описание документа
Цыкунов Д. В.
Применение глубокого обучения в задаче диагностирования заболеваний по изображениям оптической когерентной томографии / Цыкунов Д. В., Моисеева В. А. - DOI 10.18698/2541-8009-2018-12-416 // Политехнический молодежный журнал МГТУ им. Н. Э. Баумана. - 2018. - № 12. -
Скачать документ
В настоящее время технологии искусственного интеллекта играют очень важную роль в развитии многих отраслей науки, в том числе и медицины. В данной работе исследована возможность применения глубоких сверточных нейронных сетей для решения задачи классификации изображений оптической когерентной томографии. В процессе разработки модели использован метод передачи обучения (transfer learning). В результате обучена сверточная нейронная сеть, точность которой на тестовой выборке составляет 99,5 %. Данный результат показывает, что использование глубокого обучения в задачах диагностирования может сыграть большую роль в массовой диагностике пациентов.
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 12. - 2018.
