Показать сокращенную информацию
Алгоритм автоматизированной диагностики заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе рентгеновских изображений
| dc.contributor.author | Курочка, К. С. | |
| dc.contributor.author | Панарин, К. А. | |
| dc.contributor.author | Карабчикова, Е. А. | |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2024-04-22T08:05:37Z | |
| dc.date.available | 2024-04-22T08:05:37Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.citation | Курочка, К. С. Алгоритм автоматизированной диагностики заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе рентгеновских изображений / К. С. Курочка, К. А. Панарин, Е. А. Карабчикова // Новые горизонты - 2018 : сборник материалов Белорусско-Китайского молодежного инновационного форума, 15-16 ноября 2018 г. : в 2 т. – Минск : БНТУ, 2018. – Т. 1. – С. 127–129. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://elib.gstu.by/handle/220612/33658 | |
| dc.description.abstract | Предлагается 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.abstract | Technology that allows to localize vertebrae on X-ray images and then determine geometric parameters using the OpenCV computer vision library in conjunction with the convolution neural network Darknet YOLO based on regions is proposed. | |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БНТУ | ru_RU |
| dc.title | Алгоритм автоматизированной диагностики заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе рентгеновских изображений | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.891:004.93 |
