Wyszukaj
Zmień rozmiar czcionki
Wersje kontrastowe
| Prelegent: | Marcin Skobel, mgr inż., Zakład Informatyki Technicznej, Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych, Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki, Uniwersytet Zielonogórski, e-mail: M.Skobel@issi.uz.zgora.pl. |
| Temat: | Głębokie sieci neuronowe w klasyfikacji obrazów medycznych |
| Streszczenie: | Splotowe sieci neuronowe stanowią narzędzie zaprojektowane z myślą o klasyfikacji, segmentacji i rozpoznawania obrazów cyfrowych. Obrazowanie medyczne stanowi jeden z najintensywniej rozwijanych obszarów zastosowania sieci splotowych. W prezentacji zostanie przedstawione nowe podejście do klasyfikacji obrazów cytopatologicznych oparte o nowoczesne architektury sieci głębokich. Kluczowym rozwiązaniem zaproponowanego podejścia jest nowy system klasyfikacji obrazów cytopatologicznych, który dokonuje fuzji cech płytkich i głębokich, aby zwiększyć dokładność klasyfikacji. W ramach pracy wykonano szereg badań eksperymentalnych na zbiorach obrazów pochodzących ze Szpitala Uniwersyteckiego w Zielonej Górze oraz Laboratorium Anatomii Patologii oraz Cytopatologii w Paranie (Brazylia). Uzyskane wyniki wskazują, że opracowane podejście zwiększa dokładność klasyfikacji raka piersi nawet jeśli obrazy pochodzą z różnych laboratoriów medycznych oraz były pozyskiwane za pomocą różnych metod oraz technik. |
