Experimental Analysis of Deep Neural Networks for Automated Object Classification Using MRI Images
Loading...
Files
Date
Authors
Uhryn, D.
Dorenskyi, О.
Iliuk, O.
Ushenko, Yu.
Shkidina, K.
Угрин, Д. І.
Доренський, O. П.
Іл’юк, О. Д.
Ушенко, Ю. О.
Шкідіна, К. С.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ЦНТУ
Abstract
The article presents a system analysis and comparative study of the efficiency of modern deep neural networks for the task of automated brain tumor classification based on MRI images. Three architectures were used in the study ResNet50, DenseNet121, and EfficientNet-B0, which belong to the most widely adopted models in computer vision. У праці представлено результати системного аналізу та порівняльного дослідження ефективності сучасних глибоких нейронних мереж ResNet50, DenseNet121 та EfficientNet-B0 для задачі автоматизованої класифікації пухлин головного мозку за цифровими зображеннями МРТ.
Description
Keywords
AI, machine learning, convolutional neural networks, transfer learning, ШІ, машинне навчання, згорткові нейронні мережі, переносне навчання
Citation
Experimental Analysis of Deep Neural Networks for Automated Object Classification Using MRI Images / D. Uhryn, O. Dorenskyi, O. Iliuk [et all] // Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки : наук. зб. - Кропивницький : ЦНТУ, 2025. - Вип. 12(43), ч. 2. - С. 55-61.