Исследование вариационного автоэнкодера для синтеза новых медицинских данных; Научная сессия ТУСУР-2020; Ч. 2

Исследование вариационного автоэнкодера для синтеза новых медицинских данных; Научная сессия ТУСУР-2020; Ч. 2

Bibliographische Detailangaben
Parent link:	Научная сессия ТУСУР-2020: сборник избранных статей научной сессии ТУСУР по материалам Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 13-30 мая 2020 г., г. Томск/ Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).— , 2020 Ч. 2.— 2020.— [С. 64-67]
1. Verfasser:	Лаптев В. В. Владислав Витальевич
Körperschaft:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Weitere Verfasser:	Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Zusammenfassung:	Заглавие с экрана Предлагается метод синтеза данных при помощи вариационногоавтоэнкодера с использованием собственной сверточной архитектуры. Проведена апробация метода на реальном dataset. Полученные результаты показывают, что применение вариационного автоэнкодера позволяет осуществить генерацию медицинских изображений.
Sprache:	Russisch
Veröffentlicht:	2020
Schlagworte:	труды учёных ТПУ электронный ресурс глубокое обучение сверточные нейронные сети автоэнкодеры сэмплирование
Online-Zugang:	https://storage.tusur.ru/files/137820/2020-izb-2.pdf#page=69
Format:	Elektronisch Buchkapitel
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=662675

Ähnliche Einträge

Исследование автоэнкодера для восстановления изображения и синтеза новых медицинских данных; Молодежь и современные информационные технологии
von: Лаптев В. В.
Veröffentlicht: (2020)

Разработка моделей искусственных нейронных сетей для вариационного автоэнкодера; Молодежь и современные информационные технологии
von: Гергет О. М. Ольга Михайловна
Veröffentlicht: (2021)

Исследование генеративно–состязательных сетей для синтеза новых медицинских данных; Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении; № 2 (8)
von: Лаптев В. В. Владислав Витальевич
Veröffentlicht: (2020)

Generative Models Based on VAE and GAN for New Medical Data Synthesis: Chap.; Society 5.0: Cyberspace for Advanced Human-Centered Society; Vol. 333 : Studies in Systems, Decision and Control (SSDC)
von: Laptev V. V. Vladislav Vitaljevich
Veröffentlicht: (2021)

Классификация моторных образов с помощью глубокого обучения и графического представления электроэнцефалограмм; Молодежь и современные информационные технологии
von: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Veröffentlicht: (2022)

Применение методов глубокого обучения для создания анимации лица на основе речи; Молодежь и современные информационные технологии
von: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Veröffentlicht: (2021)

Нейросетевой алгоритм генерации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
von: Салимова А. А.
Veröffentlicht: (2021)

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

Диагностика патологий по данным видеоэндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей; Современные технологии в медицине; Т. 10, № 2
Veröffentlicht: (2018)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
von: Казиев А. Б.
Veröffentlicht: (2016)

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование
von: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Veröffentlicht: (2019)

Гибридная модель на основе U-Net в задачах геологической визуализации; Молодежь и современные информационные технологии
von: Денисов В. И.
Veröffentlicht: (2025)

Перспективные нейронные сети для реализации на ПЛИС; Молодежь и современные информационные технологии
von: Береснев А. П. Алексей Павлович
Veröffentlicht: (2018)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4; Молодежь и современные информационные технологии
von: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Veröffentlicht: (2022)

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
von: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Veröffentlicht: (2013)

Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород; Молодежь и современные информационные технологии
von: Денисов В. И.
Veröffentlicht: (2025)

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей; Компьютерная оптика; Т. 44, № 3
von: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Veröffentlicht: (2020)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
von: Попова Е. С.
Veröffentlicht: (2016)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
von: Беляев С. И.
Veröffentlicht: (2023)

Исследование аппаратно-реализованных сверточных нейронных сетей класса U-Net; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Veröffentlicht: (2023)

Обнаружение очагов стволовых вредителей деревьев пихты при лесопатологическом мониторинге хвойных лесов; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
von: Мачука М. К. Р. Мендоса Кристиан Родриго
Veröffentlicht: (2025)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
von: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Veröffentlicht: (Томск, 2026)

Распознавание и классификация диабетической ретинопатии на снимках с низкой степенью доверия; Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСиТ-2018)
von: Ванюшин И. С. Иван Сергеевич
Veröffentlicht: (2018)

Я в БПЛА для распознавания дронов; Молодежь и современные информационные технологии
von: Гелимов А. И.
Veröffentlicht: (2024)

Модели сверточных нейронных сетей YOLO для детектирования на изображениях объектов воздушного пространства; Молодежь и современные информационные технологии
von: Тятюшкин И. М.
Veröffentlicht: (2025)

Классификация текста на изображениях реальных сцен при помощи сверточных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
von: Исаев Е. А.
Veröffentlicht: (2019)

Анализ эффективности сверточной нейронной сети YOLOV4-CSP при решении задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
von: Ткачёв С. А.
Veröffentlicht: (2023)

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

Восстановление спутниковых изображений с использованием частичных сверточных нейронных сетей; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
von: Мачука Мендоса Кристиан Родриго
Veröffentlicht: (2022)

Т. 1; Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
von: Марков С. Сергей
Veröffentlicht: (2024)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
von: Имигеев Е. И.
Veröffentlicht: (2018)

Управление инвалидной коляской с использованием электрических сигналов головного мозга; Молодежь и современные информационные технологии
von: Дроганов Д. И.
Veröffentlicht: (2018)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
von: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Veröffentlicht: (Томск, 2026)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
von: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Veröffentlicht: (Томск, 2026)

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019)
von: Dang Thi Phuong Chung
Veröffentlicht: (2019)

Применение различных типов изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
von: Булыгин Д. А.
Veröffentlicht: (2020)

Распознавание жестов рук в режиме реального времени; Научный вестник Новосибирского государственного технического университета; № 1 (66)
von: Булыгин Д. А. Дмитрий Александрович
Veröffentlicht: (2020)

Сегментация дефектов дорожного полотна на основе нейросетевого ансамбля; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 68
von: Канаева И. А. Ирина Александровна
Veröffentlicht: (2024)

Исследование архитектуры сети YOLO для детектирования объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
von: Береснев А. П. Алексей Павлович
Veröffentlicht: (2018)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
von: Маслов К. А.
Veröffentlicht: (2020)