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 | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
978-5-8295-0640-7_2019_591.pdf | 290,61 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.