title: Breast cancer detection using neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сокол Милена Денисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sokol Milena Denisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063768
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32484
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Самый распространенный тип рака молочной железы — инвазивный рак молочной железы без особого типа. Существуют работы, в которых обученные модели нейронной сети способны диагностировать рак по гистологическим изображениям. Задача, рассматриваемая в этой статье — диагностика инвазивного рака молочной железы без особого типа по гистологическим изображениям. Для  решения этой задачи были разработаны две архитектуры сверточных нейронных сетей и обучены путем кросс-валидации. Обученные модели не смогут распознать рак другого типа, но они могут уточнить диагноз после предварительной диагностики врачей или других компьютерных систем диагностики. По результатам эксперимента сделан вывод, что реализованные сверточные нейронные сети способны успешно распознавать инвазивную карциному молочной железы без особого типа.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The most common type of breast cancer is invasive breast carcinoma of no special type. There are works in which trained neural network models are able to diagnose cancer from histological images. The task considered in this article is the diagnosis of invasive breast cancer of no special type from histological images. To solve the problem, two convolutional neural network architectures were developed and trained by cross-validation. Trained models are not able to recognize another type of cancer, but they are able to clarify the diagnosis after preliminary diagnosis by doctors or others computer diagnostic systems. According to the results of the experiment, it was concluded that the implemented convolutional neural networks are able to successfully recognize invasive breast carcinoma without a special type.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Breast cancer detection using neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Распознавание рака груди нейросетевыми методами
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Raspoznavanie_raka_grudi_nejrosetevymi_metodami.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32484/1/Raspoznavanie_raka_grudi_nejrosetevymi_metodami.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,37 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Sokol.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32484/2/reviewSV_Otzyv_Sokol.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 128,69 kB