Show simple item record

dc.contributor.authorКурочка, К. С.
dc.contributor.authorПанарин, К. А.
dc.contributor.authorКарабчикова, Е. А.
dc.coverage.spatialМинскru
dc.date.accessioned2019-05-14T06:45:50Z
dc.date.available2019-05-14T06:45:50Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationКурочка, К. С. Алгоритм автоматизированной диагностики заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе рентгеновских изображений / К. С. Курочка, К. А. Панарин, Е. А. Карабчикова // Новые горизонты - 2018 : сборник материалов Белорусско-Китайского молодежного инновационного форума, 15-16 ноября 2018 г. : в 2 т. – Минск : БНТУ, 2018. – Т. 1. – С. 127-129.ru
dc.identifier.urihttps://rep.bntu.by/handle/data/52586
dc.description.abstractПредлагается алгоритм, позволяющий с использованием сверточной нейронной сети на основе регионов Darknet YOLO осуществлять локализацию позвонков на рентгеновских изображениях с последующим определением геометрических параметров с помощью библиотеки компьютерного зрения OpenCV.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherБНТУru
dc.titleАлгоритм автоматизированной диагностики заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе рентгеновских изображенийru
dc.typeWorking Paperru
local.description.annotationTechnology that allows to localize vertebrae on X-ray images and then determine geometric parameters using the OpenCV computer vision library in conjunction with the convolution neural network Darknet YOLO based on regions is proposed.ru


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record