Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91601
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Інформаційна технологія глибокого машинного навчання системи розпізнавання рентгенівських зображень |
Other Titles |
Deep Learning Machine Technology for X-ray Image Recognition System |
Authors |
Видриган, В.О.
|
ORCID | |
Keywords |
глибоке навчання deep learning згорткова нейронна мережа convolutional neural networks класифікація classification ренген x-ray розпізнання recognition |
Type | Masters thesis |
Date of Issue | 2023 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91601 |
Publisher | Сумський державний університет |
License | Copyright not evaluated |
Citation | Видриган В. О. Інформаційна технологія глибокого машинного навчання системи розпізнавання рентгенівських зображень : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 – комп’ютерні науки / наук. кер. О. А. Шовкопляс. Суми : Сумський державний університет, 2023. 90 с. |
Abstract |
Проведено аналіз існуючих методів класифікацій зображень. Розроблено систему розповсюдження рішення розпізнання рентгенівський зображень, застосовуючи інформаційну технологію. Розглянуто, а також програмно реалізовано інформаційну технологію глибокого машинного навчання системи розпізнавання рентгенівських зображень. Проведено навчання системи на реальних вхідних даних, взятих з відкритого репозиторію. Алгоритм розроблено за допомогою мови програмування Python. |
Appears in Collections: |
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ЕлІТ) |
Views
Austria
6
China
1
Germany
1
Poland
1
Singapore
287088
South Korea
62
Ukraine
106914
United Kingdom
321
United States
178984
Unknown Country
796
Downloads
Czechia
1
France
3322
Germany
106914
Indonesia
1
Ireland
106914
Lithuania
1
Moldova
1
Poland
2050
Ukraine
106915
United States
287088
Unknown Country
1
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Vydrygan_mag_rob.pdf | 2.49 MB | Adobe PDF | 613208 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.