Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38668
Title: Classifier for Confocal Thyroid Imaging on Single Board Computers
Other Titles: Классификатор конфокальных изображений щитовидной железы на одноплатных компьютерах
Authors: Kurochka, K. S.
Demidov, A. I.
Keywords: материалы конференций;classification of digital images;single-board computers;the thyroid gland
Issue Date: 2020
Publisher: БГУИР
Citation: Kurochka, K. S. Classifier for Confocal Thyroid Imaging on Single Board Computers / Konstantin S. Kurochka, Alexander I. Demidov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2020) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. – Минск, 2020. – Вып. 4. – С. 287–290.
Abstract: The paper proposes the architecture of a convolutional neural network for classification of digital images of the thyroid gland obtained using a laser confocal microscope. The possibility of using single-board computers as a basis for building a full-fledged device for classifying images with high mobility and versatility is being considered. The process of preparing data for training and comparing existing single-board computers available.
Alternative abstract: В статье рассматривается архитектура сверточной нейронной сети для классификации цифровых изображений щитовидной железы, полученных с помощью лазерного конфокального микроскопа. Предлагается способ увеличения возможностей использования лазерного конфокального микроскопа с помощью одноплатных компьютеров для классификации модифицированных тканей. Разработано соответствующее программное обеспечение, адаптированное для использования на одноплатных компьютерах, с ограниченными ресурсными возможностями. Проведен сравнительный анализ одноплатных устройств при решении задач бинарной классификации с использованием рассмотренной сверточной нейронной сети. Факторами отбора устройст для испытаний были выделены их технические характеристики, невысокая цена и доступность платформы на рынке Беларуси. Описаны сильные и слабые стороны при использовании данных устройств. Кратко приведены их характеристики. Предполагается, что приведенные устройства или их аналоги могут быть использованы для построения мобильных и энергоемких систем обработки информации при ограниченных возможностях, как пример обработка конфокальных изображений щитовидной железы.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38668
Appears in Collections:OSTIS-2020

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kurochka_Classifier.pdf139.45 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.