Гібридна архітектура адаптивного інференсу для автоматизованого аналізу медичних зображень
Loading...
Date
2026
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ЧДБК
Abstract
Сучасні підходи до автоматизованого аналізу медичних зображень базуються на застосуванні глибоких нейронних мереж, які демонструють високі показники точності при виявленні патологічних змін у різних модальностях діагностичних досліджень. Згідно з оглядовими дослідженнями, використання моделей глибокого навчання дозволило суттєво підвищити ефективність інтерпретації медичних зображень, проте водночас поставило нові вимоги до архітектурної організації програмних систем, у яких такі моделі експлуатуються.
Description
Keywords
SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science, SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science::Information technology
Citation
Кудінов М.А., Марченко С.В. Гібридна архітектура адаптивного інференсу для автоматизованого аналізу медичних зображень. Матеріали ХVІІI Всеукраїнської науково-практичної конференції «Тенденції розвитку ІТ-технологій в Україні»: збірник наукових праць. Черкаси, 2026. С. 157-162