Оценка и оптимизация моделей глубокого обучения для улучшенного обнаружения рака мозга с использованием трансмиссионной оптической микроскопии тонких образцов мозговой ткани В статье рассматривается применение глубоких свёрточных нейронных сетей для автоматизации анализа биопсии тканей мозга с помощью оптической трансмиссионной спектроскопии. Исследователи сравнили две модели (ResNet50 и DenseNet121) на большом наборе данных изображений и выяснили, что DenseNet121 демонстрирует более высокую точность и качество классификации по сравнению с ResNet50. Это указывает на потенциал использования таких сетей для медицинских задач, включая диагностику опухолей. arXiv: 2505.11735 Обзоры | Физика
Оценка и оптимизация моделей глубокого обучения для улучшенного обнаружения рака мозга с использованием трансмиссионной оптической микроскопии тонких образцов мозговой ткани
В статье рассматривается применение глубоких свёрточных нейронных сетей для автоматизации анализа биопсии тканей мозга с помощью оптической трансмиссионной спектроскопии. Исследователи сравнили две модели (ResNet50 и DenseNet121) на большом наборе данных изображений и выяснили, что DenseNet121 демонстрирует более высокую точность и качество классификации по сравнению с ResNet50. Это указывает на потенциал использования таких сетей для медицинских задач, включая диагностику опухолей.
arXiv: 2505.11735
