Разработка надежного экстрактора признаков для радиологических изображений, который может использоваться в качестве внутренней платформы, отвечающей большинству решений для анализа изображений на основе ИИ / В. А. Ковалев, Д. А. Павленко

Key Points

• Feature extractor enhances the reliability of radiological image analysis, indicating its utility in AI solutions.
• The approach evaluates performance metrics of neural networks and deep learning models in radiological contexts.
• Using advanced methodologies, the study proposes a systematic framework for integrating feature extraction techniques.
• The findings highlight the importance of robust feature extractors for improving image analysis outcomes in clinical settings.