Experimental Analysis of Deep Neural Networks for Automated Object Classification Using MRI Images
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
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.
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
ЦНТУ
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
AI, machine learning, convolutional neural networks, transfer learning, ШІ, машинне навчання, згорткові нейронні мережі, переносне навчання
Бібліографічний опис
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.