Показать сокращенную информацию
Методика предварительной обработки данных и подготовки датасета для анализа препаратов жидкостной цитологии с использованием машинного обучения
| dc.contributor.author | Курочка, К. С. | |
| dc.contributor.author | Зайцева, Л. П. | |
| dc.contributor.author | Гуменников, Е. Д. | |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2026-04-10T13:06:06Z | |
| dc.date.available | 2026-04-10T13:06:06Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Курочка, К. С. Методика предварительной обработки данных и подготовки датасета для анализа препаратов жидкостной цитологии с использованием машинного обучения / К. С. Курочка, Л. П. Зайцева, Е. Д. Гуменников // Информационные технологии и системы 2025 (ИТС 2025) : материалы Международной научной конференции, Минск, 19 ноября 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 83–84. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://elib.gstu.by/handle/220612/47570 | |
| dc.description.abstract | В данной работе рассматриваются методы и подходы к подготовке датасета для обучения моделей машинного обучения в задачах анализа, препаратов жидкостной цитологии. Особое внимание уделяется процессам сбора, очистки, аннотирования и форматирования данных, необходимым для обеспечения высокой точности и надежности автоматизированных систем диагностики. Представлены рекомендации по оптимизации этапов предварительной обработки данных, а также обсуждаются особенности работы с медицинскими изображениями и цитологическими образцами. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | Датасеты | ru_RU |
| dc.subject | Машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | Обработка данных | ru_RU |
| dc.subject | Анализ препаратов жидкостной цитологии | ru_RU |
| dc.subject | Автоматизированные системы диагностики | ru_RU |
| dc.title | Методика предварительной обработки данных и подготовки датасета для анализа препаратов жидкостной цитологии с использованием машинного обучения | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
