Отрывок: Таким образом, специфичность модели можно описать в следующем виде: 𝑆𝑝 = 1 𝐿 ∑ ∑ min𝑖,𝑗 𝐷𝑅𝑀𝑆(𝑆𝑗 , 𝑆𝑖 ′)𝑁𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (3.20) 32 где 𝑆𝑗 – экземпляр обучающего набора и 𝑆𝑖 ′(𝑀) - форма, сгенерированная случайным образом по модели с 30 компонентами, N – количество форм в обучающем наборе, L – количество сгенерированных форм. При количестве сгенерированных форм L = 100 специфичность модели при 30 компонен...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Смелкина Н. А. | ru |
dc.contributor.author | Храмов А. Г. | ru |
dc.contributor.author | Капишников А. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | объем пораженных областей легких человека | ru |
dc.coverage.spatial | модель смеси Гауссовых распределений | ru |
dc.coverage.spatial | модель формы | ru |
dc.coverage.spatial | метод функции уровней | ru |
dc.coverage.spatial | ЕМ-алгоритм | ru |
dc.coverage.spatial | анатомическая форма | ru |
dc.coverage.spatial | компьютерная томография | ru |
dc.coverage.spatial | итерактивный алгоритм ближайших точек | ru |
dc.coverage.spatial | совмещение изображений | ru |
dc.coverage.spatial | статистическое моделирование | ru |
dc.coverage.spatial | линейная регрессия | ru |
dc.creator | Смелкина Н. А. | ru |
dc.date.issued | 2017 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170906141434 | ru |
dc.identifier.citation | Смелкина, Н. А. Оценивание объема пораженных областей легких человека на основе статистической модели их анатомической формы : вып. квалификац. работа по спец. "Прикладная математика и информатика" / Н. А. Смелкина ; рук. работы А. Г. Храмов; рец. А. В. Капишников ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и эл. - Самара, 2017. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Цель работы - оценка объема различных поражений легких человека по данным компьютерной томографии. В работе представлены два метода решения данной задачи – экспресс-оценка с использованием статистической модели на основе простейших измерений, а также оценка объема с использованием априорного знания об анатомической форме легких человека.Разработана программная реализация рассмотренных методов. Проведен сравнительный анализ качества методов для решения данной задачи на тестовой выборке для двух типов поражений: травма и пневмония легких. Определены границы применимости методов и исследована возможность модификаций методов для увеличения точности решения задачи на конкретных данных. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,7 Мб) | ru |
dc.title | Оценивание объема пораженных областей легких человека на основе статистической модели их анатомической формы | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.9 | ru |
dc.textpart | Таким образом, специфичность модели можно описать в следующем виде: 𝑆𝑝 = 1 𝐿 ∑ ∑ min𝑖,𝑗 𝐷𝑅𝑀𝑆(𝑆𝑗 , 𝑆𝑖 ′)𝑁𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (3.20) 32 где 𝑆𝑗 – экземпляр обучающего набора и 𝑆𝑖 ′(𝑀) - форма, сгенерированная случайным образом по модели с 30 компонентами, N – количество форм в обучающем наборе, L – количество сгенерированных форм. При количестве сгенерированных форм L = 100 специфичность модели при 30 компонен... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Смелкина_Наталья_Алексеевна_Оценивание_объёма_поражённых_областей.pdf | 2.81 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.