Электронный каталог Фундаментальной
библиотеки ФГБОУ ВО МГППУ

👓
eng|rus
Фундаментальная библиотека Московского
государственного психолого-педагогического
университета

Адрес: г. Москва, ул. Сретенка, д. 29
Телефон: 8 (495) 607-23-40
Часы работы: пн-пт — 9:00—20:00; сб — 10:00—18:00
bib_logo

Поиск :

  • Новые поступления
  • Простой поиск
  • Расширенный поиск

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Тезаурус (Рубрики)

  • Учебная литература:
      • Список дисциплин

    • Помощь

    Личный кабинет :


    Электронный каталог: Ковалев Михаил Иванович - Обработка и распознание медицинских изображений с помощью нейросетей

    Ковалев Михаил Иванович - Обработка и распознание медицинских изображений с помощью нейросетей

    Нет экз.
    Электронный ресурс
    Автор: Ковалев Михаил Иванович
    Обработка и распознание медицинских изображений с помощью нейросетей : выпускная квалификационная работа : Бакалаврская работа
    Издательство: Московский государственный психолого-педагогический университет, 2025 г.
    ISBN отсутствует

    полный текст

    На полку На полку


    Электронный ресурс

    Ковалев, Михаил Иванович.
    Обработка и распознание медицинских изображений с помощью нейросетей : выпускная квалификационная работа : Бакалаврская работа / Михаил Иванович Ковалев. – Москва : Московский государственный психолого-педагогический университет, 2025. – 67 с. – URL: http://psychlib.ru/inc/absid.php?absid=504774 . – 02.03.03 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем. Направленность программы "Информационные системы и базы данных".

    В настоящей работе рассмотрены современные подходы к автоматизированной диагностике опухолей головного мозга на основе методов глубокого обучения. Актуальность определяется растущей нагрузкой на службы лучевой диагностики и необходимостью повышения скорости и объективности первичного скрининга КТ- и МР-снимков. В качестве основного инструмента предложена легкая гибридная архитектура MobileNetV2 с модулем внимания CBAM и последующей визуализацией через Grad-CAM, что сочетает высокую точность классификации и наглядность интерпретации результатов.
    In this paper, modern approaches to the automated diagnosis of brain tumors based on deep learning methods are considered. The relevance is determined by the growing burden on radiology diagnostic services and the need to increase the speed and objectivity of primary screening of CT and MR images. A lightweight hybrid architecture of Mobile Net V2 with a CAM attention module and subsequent visualization via Grad-CAM is proposed as the main tool, which combines high classification accuracy and visual interpretation of the results.


    Общий = Математика
    Общий = Информатика, вычислительная техника

    © Все права защищены ООО "Компания Либэр" , 2009 - 2025  v.20.159