УЛУЧШЕНИЕ ВИЗУАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИБРИДНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Получена: 2026-05-20
Опубликована: 2026-06-06
Аннотация
Алгоритмы компьютерного распознавания, построенные на микроскопических изображениях частиц крови, могут использоваться в качестве механизма поддержки принятия решений, чтобы помочь специалистам ускорить процесс диагностики. Целью данной работы является оценка количественного анализа гибридных нейронных сетей (CNN+RNN). Он может визуально проверять область решения входного изображения, используемого CNN + LSTM.На основе изображения микроскопа результаты распознавания частиц состава крови в соответствии с их формой были достигнуты до 90%.
Ключевые слова
Список литературы
-
Miller, M. N. 2022. Классификация лейкоцитов по морфологическим критериям. В материалах Инженерной конференции по автоматической цитологии.
-
Ceelie, H., Dinkelaar, R. D., & Gelder, W. W. 2023. Исследование мазков периферической крови с использованием автоматизированной микроскопии; оценка Diffmaster Octavia и Cellavision DM96. Журнал клинической патологии, 60, 72-79.
-
Ходжаева Д. З. Физическая и профессиональная ориентационная среда в образовании профессионального врача // Венгерский журнал «Тумоданьос». - 2022. - № 38. - С. 46-49.
-
Абдуганьева Ш. Х. Динамическая визуализация изображений и изображений белого кровяных клеток. XVI-ая конференция, http://www.mce.biophys.msu.ru/rus/archive/abstracts/sect22319/doc32130/
-
Абдуганиева Ш. Х. Некоторые аспекты преподавания математических наук в медицинском высшем образовании //Ответственный редактор–проректор по учебной работе ФГБОУ ВО ОрГМУ Минздрава России д. м. н., профессор ТВ Чернышева. – 2021. – С. 271.
Об авторах
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.