Сегментация мультимодальных изображений на основе методов машинного обучения; Современные технологии, экономика и образование

Сегментация мультимодальных изображений на основе методов машинного обучения; Современные технологии, экономика и образование

Podrobná bibliografie
Parent link:	Современные технологии, экономика и образование.— 2020.— [С. 49-51]
Hlavní autor:	Гергет О. М. Ольга Михайловна
Korporativní autor:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Shrnutí:	Заглавие с титульного экрана The purpose of this article is to introduce clustering algorithms and apply clustering methods to solve the problem of segmentation of medical images.
Jazyk:	ruština
Vydáno:	2020
Témata:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сегментация мультимодальные изображения машинное обучение алгоритмы кластеризация медицинские изображения
On-line přístup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/64630
Médium:	Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=632598

Podobné jednotky

Методы сегментации анатомических структур сердца и мозга; Российская наука в современном мире; Ч. 1
Autor: Гергет О. М. Ольга Михайловна
Vydáno: (2019)

Обзор методов сегментации медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Шубкин Е. О.
Vydáno: (2021)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
Autor: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Vydáno: (Томск, [Б. и.], 2020)

Методы машинного обучения в радиомике для анализа кардиоваскулярных изображений; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
Autor: Саматов Д. С.
Vydáno: (2023)

Сегментация снимков микрофокусной рентгенографии; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
Autor: Ильина C. А.
Vydáno: (2021)

Применение методов машинного и глубокого обучения в задачах семантической сегментации изображений лесного покрова; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Vydáno: (2021)

Применение одномерных отображений, моделирующих рекуррентную нейронную сеть, для сегментации полноцветных изображений; Современные техника и технологии; Т. 2
Autor: Горемыкина Д. С.
Vydáno: (2014)

Сегментация цветных изображений природных объектов с помощью рекуррентной нейронной сети; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 323, № 1 : Науки о Земле
Autor: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Vydáno: (2013)

Применение средств машинного обучения для формирования сегментационных масок; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Лаптев В. В.
Vydáno: (2023)

Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Vydáno: (2020)

Сегментация изображений на основе выделения текстурных и цветовых признаков; Современные техника и технологии; Т. 2
Autor: Мин И. В.
Vydáno: (2013)

Segmentation of sentinel satellite images: comparison of machine learning and deep-learning-based models; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Tokareva O. S. Olga Sergeevna
Vydáno: (2021)

Текстурная сегментация изображений. алгоритм, основанный на фильтрах Габора; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Козлова И. А.
Vydáno: (2012)

Применение многошаговой сегментации для распознавания нечетких дубликатов изображений; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 5 : Информационные технологии
Autor: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Vydáno: (2014)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
Autor: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Vydáno: (Томск, 2020)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
Autor: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Vydáno: (Томск, 2020)

Сегментация изображений адаптированным алгоритмом обезьян на основе К-средних; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
Autor: Штучный А. М.
Vydáno: (2017)

Утечка данных при обучении нейронных сетей на примере анализа медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Шубкин Е. О.
Vydáno: (2022)

Использование кластеризации для анализа текстур графических изображений; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
Autor: Трефилова А. И.
Vydáno: (2014)

A comparative analysis between image segmentation architectures: U-Net and U-Net++; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Vydáno: (2021)

Обработка и анализ изображений с помощью обучения нейронных сетей учебное пособие
Autor: Костылев В. И.
Vydáno: (Воронеж, ВГУ, 2019)

Кластеризация изображений методом "k-средних"; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Леонтьева С. А.
Vydáno: (2019)

Автоматическая классификация и сегментация опухолей головного мозга на снимках МРТ; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Закиев Я. Т.
Vydáno: (2024)

Сверточная нейронная сеть для классификации без использования дополнительных библиотек; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Адаричев В. С.
Vydáno: (2020)

Color segmentation of TV images for automatic object detection; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Vydáno: (2021)

Подходы при сегментации изображений по водоразделам; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов российских вузов; Т. 2
Autor: Чан Вьет Минь
Vydáno: (2014)

Методы сегментации анатомических структур мозга; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Джо К. О.
Vydáno: (2020)

Nature and Biologically Inspired Image Segmentation Techniques; Archives of Computational Methods in Engineering; Vol. XX, iss. X
Vydáno: (2021)

Эксперименты с машинным зрением
Vydáno: (Москва, Наука, 1987)

3D-семантическая сегментация опухолей головного мозга на снимках МРТ; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Закиев Я. Т.
Vydáno: (2025)

Распознавание изображений лиц на основе кластеризации; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Autor: Горемыкина Д. С.
Vydáno: (2016)

Прикладная обработка биомедицинских изображений в среде MATLAB учебное пособие
Autor: Федотов А. А.
Vydáno: (Санкт-Петербург, Лань, 2022)

Bronchopulmonary segmentation of the lungs by using ternary net weights in MASK-R neural network; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
Autor: Francis N. S.
Vydáno: (2020)

Модель Поттса в задаче сегментации изображений: эволюционный подход; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 2
Autor: Ликаровский А. В.
Vydáno: (2009)

Кластеризация изображений лиц; Компьютерная оптика; Т. 41, № 1
Autor: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Vydáno: (2017)

Кластеризация изображений в грид системе; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
Autor: Лобанов О. В.
Vydáno: (2019)

Автоматическая сегментация методом комплексирования интервалов агрегированием предпочтений при распознавании дефектов сварки; Дефектоскопия; № 12
Autor: Муравьев С. В. Сергей Васильевич
Vydáno: (2023)

Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Канаева И. А.
Vydáno: (2018)

Растровые пространственно-временные сигналы в системах анализа изображений
Autor: Сальников И.И. Игорь Иванович
Vydáno: (Москва, Физматлит, 2009)

Технико-технологическое обеспечение мультимодальных перевозок учебное пособие
Autor: Балалаев А. С.
Vydáno: (Хабаровск, ДВГУПС, 2019)