Lung nodule analysis and diagnosis of pulmonary fibrosis through deep learning; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника

Lung nodule analysis and diagnosis of pulmonary fibrosis through deep learning; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника

Detalles Bibliográficos
Parent link:Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XVI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2019 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2019
Т. 7 : IT-технологии и электроника.— 2019.— [8-10]
Autor principal: Francis N. J.
Autor Corporativo: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Otros Autores: Francis N. S. (научный руководитель), Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Sumario:Заглавие с экрана
Цель работы заключается в разработке алгоритма для выявления патологических образований, вызванных фиброзом в легких человека. Основой алгоритма является модель PSPNet, позволяющей сгруппировать множества наборов данных в соответствии с их сходством на основе диагностических признаков для выявления фиброза легких. Простая и эффективная структура алгоритма использует метод манипулирования пикселями с абразивными процессами на краях сегментов легких и приводит к локализации областей фиброза с высокой точностью.
Lenguaje:inglés
Publicado: 2019
Materias:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
облучение
алгоритмы
образования
легкие
диагностика
Acceso en línea:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55939
Formato: Electrónico Capítulo de libro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=629784

Ejemplares similares

Ejemplares similares