Электронный каталог

Статья

Применение методов машинного обучения для анализа изображений хронических ран / А.Г. Назаренко [и др.] // Искусственный интеллект и принятие решений (электронная версия). – 2025. – Т. 8 № 1. – С.103-114: рис., ил. – На рус. яз.

Нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения, широко применяющиеся в медицине, включая анализ изображений. Необходимость измерения раневого дефекта мягких тканей для оценки течения раневого процесса и эффективности лечения. Использование цифровых изображений раны, позволяющее её бесконтактную оценку. Применения предобученных сетевых моделей (AlexNet, ResNet50, ResNet152, VGG16) для классификации изображений пролежней, как одного из видов хронических ран. Сегментационная модель Segment Anything Model (SAM) продемонстрировавшая точность 86,46% при решении задачи сегментации краев раневого дефекта и типов тканей в его пределах. Возможность использования результатов исследований для создания экспертной системы по анализу изображений ран мягких тканей.




Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = МЕДИЦИНА