Показать сокращенную информацию

Локализация позвонков человека на рентгеновских изображениях с использованием Darknet YOLО

dc.contributor.authorКурочка, К. С.
dc.contributor.authorЛучшева, Т. В.
dc.contributor.authorПанарин, К. А.
dc.coverage.spatialМинск
dc.date.accessioned2018-06-29T08:20:46Z
dc.date.available2018-06-29T08:20:46Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationКурочка, К. С. Локализация позвонков человека на рентгеновских изображениях с использованием Darknet YOLО / К. С. Курочка, Т. В. Лучшева, К. А. Панарин // Доклады БГУИР. - 2018. - № 3 (113). - С. 32-38.ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.gstu.by/handle/220612/19068
dc.description.abstractПредлагается алгоритм, позволяющий с использованием сверточной нейронной сети на основе регионов Darknet YOLO осуществлять локализацию позвонков на рентгеновских изображениях с последующим определением геометрических параметров с помощью библиотеки компьютерного зрения OpenCV.ru_RU
dc.description.abstractTechnology that allows to localize vertebrae on X-ray images and then determine geometric parameters using the OpenCV computer vision library using a convolutional neural network Darknet YOLO based on regions is proposed.en
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectКомпьютерная математикаru_RU
dc.subjectSpondylography
dc.subjectRadiography
dc.subjectComputer vision
dc.subjectSegmentation
dc.subjectNeural networks
dc.subjectCпондилография
dc.subjectРентгенография
dc.subjectКомпьютерное зрение
dc.subjectСегментация
dc.subjectНейронные сети
dc.titleЛокализация позвонков человека на рентгеновских изображениях с использованием Darknet YOLОru_RU
dc.typeArticleru_RU
dc.identifier.udc004.891:004.93'1


Файлы, содержащиеся в ресурсе

Thumbnail
Имя:
32-38.pdf
Размер:
605.6Кб
Формат:
PDF
Просмотреть/Скачать

Располагается в коллекциях:

Показать сокращенную информацию