ПРИМЕНЕНИЕ САМООБУЧАЮЩИХСЯ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ АНОМАЛИЙ НА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКАХ

САЙБОДАЛОВ М.Х.; КАРАНДАШЕВ Я.М.

ПРИМЕНЕНИЕ САМООБУЧАЮЩИХСЯ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ АНОМАЛИЙ НА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКАХ

Дата публикации в реестре: 2024-03-01T14:42:59Z

Аннотация:

В данной работе рассматривается задача нахождения инородных объектов на рентгеновских снимках, полученных со сканеров персонального досмотра. Такие сканеры используются на объектах, требующих повышенного контроля безопасности. Имеющиеся данные имеют ряд проблем, которые описываются и решаются в тексте. В данной работе будут рассматриваться исключительно самообучающиеся алгоритмы детекции аномалий, которые обучаются на данных, не содержащих аномалии. Такие модели, в отличии от алгоритмов обучения с учителем, не требуют большого количества размеченных данных для обучения.

Ключевые слова:
глубокие нейронные сети, обучение без учителя, самообучащиеся алгоритмы, сегментация изображений, выделение аномалий, рентгеновские снимки

Тип: Article

Права: open access

Источник: XXV МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2023»