<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Ковалев В. А.</author>
     <author>Козловский С. А.</author>
     <author>Калиновский А. А.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>ГЕНЕРАЦИЯ ИСКУССТВЕННЫХ РЕНТГЕНОВСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>нейронные сети</keyword>
    <keyword>генеративно-состязательные сети</keyword>
    <keyword>глубокое обучение</keyword>
    <keyword>медицинские изображения</keyword>
    <keyword>рентгеновские изображения грудной клети</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2018</year>
    <pub-dates>
     <date>2018-04-11</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <journal>Информатика</journal>
   <abstract>Рассматривается задача генерации правдоподобных (трудноотличимых от реальных) рентгеновских изображений грудной клетки человека в норме. Указанная задача решается с использованием генеративно-состязательных нейронных сетей (Generative Adversarial Nets). Степень правдоподобия получаемых результатов оценивается как визуально, так и количественно путем сравнения дескрипторов структуры изображений, основанных на локальных двоичных шаблонах.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/18378</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/18331</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
