Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/98781
Название: Сегментация и типирование лейкоцитов методами глубокого обучения
Другие названия: SEGMENTATION AND CLASSIFICATION OF WHITE BLOOD CELLS USING DEEP LEARNING
Авторы: Донец, И. В.
Каримов, А. Ф.
Манбатчурина, Р. Р.
Галембо, Е. Д.
Симонова, К. А.
Мишин, А. Р.
Ушенин, К. С.
Дата публикации: 2019
Издатель: ООО «Издательство учебно-методический центр УПИ»
Библиографическое описание: Сегментация и типирование лейкоцитов методами глубокого обучения / И. В. Донец, А. Ф. Каримов, Р. Р. Манбатчурина, Е. Д. Галембо, К. А. Симонова, А. Р. Мишин, К. С. Ушенин // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VI Международной молодежной научной конференции, посвященной 70-летию основания Физико-технологического института УрФУ (Екатеринбург, 20–24 мая 2019 г.). — Екатеринбург : ООО «Издательство учебно-методический центр УПИ», 2019. — C. 973-974.
Аннотация: In this work, we presents preliminary results of data processing pipeline that performs segmentation and classification of the white blood cells. The data processing pipeline includes a segmentation step and a classification step. The first step is performed by a neural network with UNet architecture, and the second step is performed by the convolutional neural network. Quality of classification reaches 0.55 on the validation dataset in the categorical accuracy metric.
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/98781
Конференция/семинар: VI Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященной 70-летию основания Физико-технологического института УрФУ
Дата конференции/семинара: 20.05.2019-24.05.2019
ISBN: 978-5-8295-0640-7
Сведения о поддержке: Работа выполнена при поддержке Акта правительства РФ №211 от 16 марта 2013 года (соглашение 02.A03.21.0006).
Источники: Физика. Технологии. Инновации (ФТИ-2019). — Екатеринбург, 2019
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-8295-0640-7_2019_591.pdf290,61 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.