72899

Автор(ы): 

Гергет О. М. (ИПУ РАН, Лаборатория 80)

Автор(ов): 

1

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Сегментация мультимодальных изображений на основе методов машинного обучения

Наименование конференции: 

  • 2-я Всероссийская научно-методическая конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ЭКОНОМИКА И ОБРАЗОВАНИЕ" (Томск, 2020)

Наименование источника: 

  • Труды 2-й Всероссийской научно-методической конференции "СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ЭКОНОМИКА И ОБРАЗОВАНИЕ" (Томск, 2020)

Город: 

  • Томск

Издательство: 

  • Томский политехнический университет

Год издания: 

2020

Страницы: 

49-51
Аннотация
В докладе рассмотрена возможность сегментации мультимодальных данных на основе методов машинного обучения: кластеризация на основании гауссовой смеси распределений (GMM). Исходные данные – изображения, полученные с помощью МРТ симулятора (BrainWeb]), представляют из себя трёхмерные мультимодальные изображения МРТ головного мозга с размером вокселя 1×1×1 мм и 5% шумом. Точность работы алгоритма кластеризации (на основе GMM) на тестовых данных составила 95%.

Библиографическая ссылка: 

Гергет О.М. Сегментация мультимодальных изображений на основе методов машинного обучения / Труды 2-й Всероссийской научно-методической конференции "СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ЭКОНОМИКА И ОБРАЗОВАНИЕ" (Томск, 2020). Томск: Томский политехнический университет, 2020. С. 49-51.