| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Medicīnas attēlu datu kopas paplašināšanas ietekme uz dziļās apmācības rezultātu |
| Nosaukums angļu valodā |
Medical Image Data Set Augmentation Impact on the Performance of Deep Learning Results |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Kārlis Berkolds |
| Recenzents |
Katrina Boločko |
| Anotācija |
Dziļās apmācības modeļi, attēlu datu paplašināšanas metodes, to ietekme uz apmācības rezultātu medicīnas attēlu datu kopā. Darba ietvaros tiek izvēlēts dziļās apmācības modelis un izpētītas datu paplašināšanas metodes. Tiek izpētīta šo metožu un/vai to kombināciju ietekme uz apmācības rezultātu. Tiek noskaidrotas visefektīvākas metodes un/vai to kombinācijas medicīnas attēlu datu kopu paplašināšanai. |
| Atslēgas vārdi |
Dziļā apmācība, attēlu paplašināšanas metodes, datu kopas |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Deep learning, image data augmentation, data sets |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2024 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
28.05.2024 23:42:38 |
