
Об’єктом розгляду є мікроскопічні зображення мазків крові. Предметом дослідження є аналіз методів дослідження клітин та їх класифікація. Метою роботи є класифікація зображень методами машинного навчання, а саме – за допомогою нейронних мереж. Перший розділ містить загальний огляд хвороби: причини виникнення, розвиток, симптоматику та класифікацію. В другому розділі наведені методи мікроскопії для дослідження клітин. Описано принцип роботи, переваги та недоліки методів та які задачі вирішують. Третій розділ включає в себе методи цифрової обробки зображень. Особливу увагу приділено методам виділення країв та сегментації. Описані методи покращення зображення. Четвертий розділ містить інформацію про методи машинного навчання, зокрема нейронні мережі. Описано принцип побудови нейронних мереж, основні параметри та процес навчання. В п’ятому розділі представлені методи попередньої обробки зображень, а саме зменшення розмірності даних, аугментація зображень класу норми, застосування методу еквалізації гістограми яскравості. Також розроблені алгоритми нейронних мереж для класифікації зображень.
лейкоз, нейронні мережі, обробка та класифікація зображень, мікроскопічні дослідження зразків крові
лейкоз, нейронні мережі, обробка та класифікація зображень, мікроскопічні дослідження зразків крові
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
