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.

Издательство
Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ"
Язык
Русский
Страницы
370-380
Статус
Опубликовано
Год
2023
Организации
  • 1 Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы
  • 2 Научно-исследовательский институт системных исследований РАН
Ключевые слова
глубокие нейронные сети; обучение без учителя; самообучащиеся алгоритмы; сегментация изображений; выделение аномалий; рентгеновские снимки
Дата создания
28.12.2023
Дата изменения
28.12.2023
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/105562/
Поделиться

Другие записи

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". Том 13. 2023. С. 63-67