Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51627

Назва: Аналіз існуючих методів виявлення переломів на медичних зображеннях
Інші назви: Analysis of existing methods for fracture detection in medical images
Автори: Поліщук, І. І.
Луцик, Н. С.
Polishcuk, I. I.
Lutsyk, N. S.
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис: Поліщук І. І. Аналіз існуючих методів виявлення переломів на медичних зображеннях / І. І. Поліщук, Н. С. Луцик // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2025. — Т. : ФОП Паляниця В.А., 2025. — С. 329–330. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
Бібліографічне посилання: Поліщук І. І., Луцик Н. С. Аналіз існуючих методів виявлення переломів на медичних зображеннях // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2025. 2025. С. 329–330.
Bibliographic citation (APA): Polishcuk, I. I., & Lutsyk, N. S. (2025). Analiz isnuiuchykh metodiv vyiavlennia perelomiv na medychnykh zobrazhenniakh [Analysis of existing methods for fracture detection in medical images]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 11-12 December 2025, Ternopil, 329-330. PE Palianytsia V.A.. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Polishcuk I. I., Lutsyk N. S. (2025) Analiz isnuiuchykh metodiv vyiavlennia perelomiv na medychnykh zobrazhenniakh [Analysis of existing methods for fracture detection in medical images]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies” (Tern., 11-12 December 2025), pp. 329-330 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2025
Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 2025
Конференція/захід: ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Журнал/збірник: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Дата публікації: 11-гру-2025
Дата внесення: 19-лют-2026
Видавництво: ФОП Паляниця В.А.
PE Palianytsia V.A.
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 11-12 грудня 2025
11-12 December 2025
УДК: 004.93
Кількість сторінок: 2
Діапазон сторінок: 329-330
Початкова сторінка: 329
Кінцева сторінка: 330
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51627
ISBN: 978-614-8751-08-1
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
Перелік літератури: 1. Іваненко С. М. Аналіз медичних зображень за допомогою глибокого навчання. Вісник Національного технічного університету України "КПІ". Серія: Радіотехніка. Радіоапаратобудування. 2022. № 88. С. 45–52.
2. Кіт А. М. Методи обробки медичних зображень: монографія. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2021. 256 с.
3. Rahman T. et al. FracAtlas: A Dataset for Fracture Classification in Clinical X- Rays. Scientific Data. 2023. Vol. 10. Article 452.
4. Tan M., Le Q. V. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning. 2019. С. 6105–6114.
5. Jocher G., Chaurasia A., Borovec J. YOLOv8: Ultralytics for Object Detection and Segmentation. Ultralytics Documentation. 2023.
References: 1. Ivanenko S. M. Analiz medychnykh zobrazhen za dopomohoiu hlybokoho navchannia. Visnyk Natsionalnoho tekhnichnoho universytetu Ukrainy "KPI". Serie: Radiotekhnika. Radioaparatobuduvannia. 2022. No 88. P. 45–52.
2. Kit A. M. Metody obrobky medychnykh zobrazhen: monograph. Lviv: Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2021. 256 p.
3. Rahman T. et al. FracAtlas: A Dataset for Fracture Classification in Clinical X- Rays. Scientific Data. 2023. Vol. 10. Article 452.
4. Tan M., Le Q. V. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning. 2019. P. 6105–6114.
5. Jocher G., Chaurasia A., Borovec J. YOLOv8: Ultralytics for Object Detection and Segmentation. Ultralytics Documentation. 2023.
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.