ПРИМЕНЕНИЕ САМООБУЧАЮЩИХСЯ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ АНОМАЛИЙ НА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКАХ

В данной работе рассматривается задача нахождения инородных объектов на рентгеновских снимках, полученных со сканеров персонального досмотра. Такие сканеры используются на объектах, требующих повышенного контроля безопасности. Имеющиеся данные имеют ряд проблем, которые описываются и решаются в тексте. В данной работе будут рассматриваться исключительно самообучающиеся алгоритмы детекции аномалий, которые обучаются на данных, не содержащих аномалии. Такие модели, в отличии от алгоритмов обучения с учителем, не требуют большого количества размеченных данных для обучения.

Authors
САЙБОДАЛОВ М.Х. 1, 2 , КАРАНДАШЕВ Я.М. 1, 2
Conference proceedings
XXV МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2023»
Publisher
Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ"
Language
Russian
Pages
370-380
Status
Published
Year
2023
Organizations
  • 1 Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы
  • 2 Научно-исследовательский институт системных исследований РАН
Keywords
глубокие нейронные сети; обучение без учителя; самообучащиеся алгоритмы; сегментация изображений; выделение аномалий; рентгеновские снимки
Date of creation
28.12.2023
Date of change
28.12.2023
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/105562/
Share

Other records

НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕЧЕНИЯ ПЕРИПРОТЕЗНОЙ ИНФЕКЦИИ

Article
Шабунин А.В., Аракелов С.Э., Дубров В.Э., Маер Р.Ю., Оболенский В.Н., Подкосов О.Д., Леваль П.Ш., Набатчиков Н.А.
Вестник медицинского института "РЕАВИЗ": реабилитация, врач и здоровье. Частное учреждение образовательная организация высшего образования "Медицинский университет "Реавиз". Vol. 13. 2023. P. 63-67