Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51627

Título : Аналіз існуючих методів виявлення переломів на медичних зображеннях
Otros títulos : Analysis of existing methods for fracture detection in medical images
Autor : Поліщук, І. І.
Луцик, Н. С.
Polishcuk, I. I.
Lutsyk, N. S.
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine): 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).
Bibliographic reference (2015): 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].
Is part of: 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
Conference/Event: ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/Collection: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Fecha de publicación : 11-dic-2025
Date of entry: 19-feb-2026
Editorial : ФОП Паляниця В.А.
PE Palianytsia V.A.
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 11-12 грудня 2025
11-12 December 2025
UDC: 004.93
Number of pages: 2
Page range: 329-330
Start page: 329
End page: 330
URI : http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51627
ISBN : 978-614-8751-08-1
Copyright owner: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
References (Ukraine): 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 (International): 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.
Content type: Conference Abstract
Aparece en las colecciones: ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)



Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.