Detection of fibrosis regions in the lungs based on CT scans; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2

Detection of fibrosis regions in the lungs based on CT scans; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2

Bibliografski detalji
Parent link:	Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов IV Международной научной конференции, 5-8 декабря 2017 г., Томск/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ).— , 2017 Ч. 2.— 2017.— [С. 4-9]
Glavni autor:	Natzina Juanita Francis
Autor kompanije:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Daljnji autori:	Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich (научный руководитель)
Sažetak:	Заглавие с титульного экрана The main aim in the article was to provide an accurate, simple and fast algorithm that can increase the performance of the system and thereby the efficiency. Accurate results for lung images have not been accurate as the edges form in many diverse ways. Thereby, a universally applicable edge detection algorithm cannot comply with the purpose of detecting fibrosis. Thus by considering and furthermore introducing a deep convolutional neural network with pixel manipulation, the detection of fibrosis can be made easy, efficient and even accurate unlike the traditional learning structures. By implementing this we are free from extraction of features or even computation of multiple channels and thus suggesting a very straight forward method in terms of the detection and output accuracy.
Jezik:	engleski
Izdano:	2017
Teme:	электронные ресурсы труды учёных ТПУ images neural network томографические изображения нейронные сети методы обработки фиброз легкие
Online pristup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46959
Format:	Elektronički Poglavlje knjige
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=626581

Slični predmeti

Lung region segmentation based on computer tomographic images; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2
od: Natzina Juanita Francis
Izdano: (2017)

Diagnostic of Cystic Fibrosis in Lung Computer Tomographic Images using Image Annotation and Improved PSPNet Modelling; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 1611 : Prospects of Fundamental Sciences Development (PFSD-2020)
Izdano: (2020)

Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
od: Francis N. J.
Izdano: (2020)

FPGA-based device for handwritten digit recognition in images; Компьютерная оптика; Т. 41, № 6
Izdano: (2017)

Lung nodule analysis and diagnosis of pulmonary fibrosis through deep learning; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
od: Francis N. J.
Izdano: (2019)

Identification of bronchopulmonary lung segments through shadowing and conventional neural networks; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
od: Francis N. S.
Izdano: (2019)

Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 51
od: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Izdano: (2020)

Bronchopulmonary segmentation of the lungs by using ternary net weights in MASK-R neural network; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
od: Francis N. S.
Izdano: (2020)

Near-duplicate image recognition; Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS)
od: Nemirovskiy V. B. Viktor Borisovich
Izdano: (2014)

Text detection algorithm on real scenes images and videos on the base of discrete cosine transform and convolutional neural network; Control and Communications (SIBCON-2017)
Izdano: (2017)

Применение сверточных нейронных сетей для выделения и распознавания автомобильных номерных знаков на изображениях со сложным фоном; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 5 : Информационные технологии
od: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Izdano: (2014)

Исследование возможностей искусственных нейронных сетей в задаче классификации динамических признаков объектов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Izdano: (2023)

Моделирование искусственных нейронных сетей с помощью графического адаптера общего назначения; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 325, № 5 : Информационные технологии
od: Королев А. А. Александр Аркадьевич
Izdano: (2014)

Convolutional neural networks of the YOLO class in computer vision systems for mobile robotic complexes; Control and Communications (SIBCON-2019)
od: Zoev I. V. Ivan Vladimirovich
Izdano: (2019)

Влияние стратегий аннотации и масштаба входных данных на эффективность семантической сегментации океанических вихрей; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 4, № 2
Izdano: (2026)

Фиброз легких при новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Лечение, реабилитация
od: Керова И. Р.
Izdano: (Ульяновск, УлГУ, 2021)

Система визуализации для обнаружения пожара в видеорядах; Научная визуализация; Т. 13, № 2
Izdano: (2021)

Two-level algorithm of facial expressions classification on complex background; Control and Communications (SIBCON-2017)
od: Sannikov K. A. Konstantin Alekseevich
Izdano: (2017)

Bio-inspired Neurocomputing
Izdano: (2021)

Семантическая сегментация данных дистанционного зондирования Земли при помощи нейросетевых алгоритмов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 329, № 1
Izdano: (2018)

Comparison of object classification methods in seed stream separation; Advances in Computer Science Research; Vol. 72 : Information technologies in Science, Management, Social sphere and Medicine (ITSMSSM 2017)
od: Vlasov A. V. Andrey Vladimirovich
Izdano: (2017)

Нейронные сети; Statistica Neural Networks: пер. с англ.
Izdano: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2000)

Advances in Deep Learning
od: Wani, M. Arif, i dr.
Izdano: (2020)

Advances in Deep Learning, Volume 2
od: Wani, M. Arif, i dr.
Izdano: (2025)

The Detection and Characterization of Defects in Metal/Non-metal Sandwich Structures by Thermal NDT, and a Comparison of Areal Heating and Scanned Linear Heating by Optical and Inductive Methods; Journal of Nondestructive Evaluation; Vol. 40, iss. 2
Izdano: (2021)

Handbook of Mathematical Models and Algorithms in Computer Vision and Imaging Mathematical Imaging and Vision /
Izdano: (2021)

Исследование аппаратно-реализованных сверточных нейронных сетей класса U-Net; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Izdano: (2023)

Concepts and Real-Time Applications of Deep Learning
Izdano: (2021)

Кардиопротекторное действие ингибитора JNK триптантрина оксима в отдалённом периоде после инфаркта миокарда; Бюллетень экспериментальной биологии и медицины; Т. 177, № 5
Izdano: (2024)

Воспалительные заболевания органов мочевыделительной системы учебное пособие
od: Махов М. Х.
Izdano: (Нальчик, КБГУ, 2025)

Experimental Study of Convolutional Neural Network Architecture for Pattern Recognition in Images; Lecture Notes in Networks and Systems; Vol. 1118 : Software Engineering Methods Design and Application
od: Botygin I. A. Igor Aleksandrovich
Izdano: (2024)

Comparative study of COVID and pulmonary fibrotic CT lung images using siamese networks with VGG16; Молодежь и современные информационные технологии
od: Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Izdano: (2021)

Анализ межкадровых изменений легочного рисунка для обнаружения образований в легких человека на снимках компьютерного томографа; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
od: Максимова Е. И.
Izdano: (2016)

Анализ решений в области распознавания эмоций из речи; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
od: Видман В. В. Виталий Викторович
Izdano: (2019)

Профилактика патологического фиброза при реконструктивных операциях на уретре и мочевом пузыре у животных монография
od: Семенов Б. С.
Izdano: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Разработка системы технического зрения для сельскохозяйственной техники; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
od: Лошаков К. П.
Izdano: (2019)

Social Network Forensics, Cyber Security, and Machine Learning
od: Krishna, P. Venkata, i dr.
Izdano: (2019)

Handbook of Deep Learning Applications
Izdano: (2019)

Идентификация внутренних утечек данных с использованием нейронной сети-репликатора; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
od: Банокин П. И. Павел Иванович
Izdano: (2018)

Алгоритм обнаружения образований в легких человека на снимках компьютерного томографа с использованием искусственной нейронной сети; Фундаментальные исследования; № 4, ч. 2
od: Максимова Е. И. Елена Ивановна
Izdano: (2016)