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

Dettagli Bibliografici
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]
Autore principale:	Francis N. J.
Ente Autore:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Altri autori:	Francis N. S. (научный руководитель), Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Riassunto:	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.
Lingua:	inglese
Pubblicazione:	2019
Soggetti:	электронный ресурс труды учёных ТПУ облучение алгоритмы образования легкие диагностика
Accesso online:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55939
Natura:	Elettronico Capitolo di libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=629784

Documenti analoghi

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

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

Detection of fibrosis regions in the lungs based on CT scans; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2
di: Natzina Juanita Francis
Pubblicazione: (2017)

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
di: Francis N. S.
Pubblicazione: (2020)

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)
Pubblicazione: (2020)

Deep Learning for Cancer Diagnosis
Pubblicazione: (2021)

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

Use of Submicron Vaterite Particles Serves as an Effective Delivery Vehicle to the Respiratory Portion of the Lung; Frontiers in Pharmacology; Vol. 9
Pubblicazione: (2018)

Possibility of Using {99m}Tc-Labeled Macro-Aggregates of Serum Albumin and Diethylene Triamine Pentaacetic Acid in the Assessment Lung Ventilation and Perfusion in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Coronary Artery Disease; Advanced Materials Research : Radiation and nuclear techniques in material science; Vol. 1084 : Physical-Technical Problems of Nuclear Science, Energy Generation, and Power Industry (PTPAI -2014)
Pubblicazione: (2015)

Trace Elements in the Lung Tissue Affected by Sarcoidosis; Biological Trace Element Research; Vol. 196, iss. 1
Pubblicazione: (2020)

Cystic Fibrosis Diagnosis and Protocols, Volume II: Methods and Resources to Understand Cystic Fibrosis /
Pubblicazione: (2011)

Deep Learning Through the Prism of Tensors
di: Singh, Pradeep, et al.
Pubblicazione: (2024)

Развитие новых методов повышения эффективности лучевой терапии пучками фотонов и легких заряженный частиц; Наукоемкие технологии; № 5
di: Черняев А. П.
Pubblicazione: (2004)

Cystic Fibrosis Diagnosis and Protocols, Volume I: Approaches to Study and Correct CFTR Defects /
Pubblicazione: (2011)

Fibrosis Methods and Protocols /
Pubblicazione: (2017)

Development and Analysis of Deep Learning Architectures
Pubblicazione: (2020)

Deep Learning Applications in Image Analysis
Pubblicazione: (2023)

Sentimental Analysis and Deep Learning Proceedings of ICSADL 2021 /
Pubblicazione: (2022)

Sentiment Analysis and Deep Learning Proceedings of ICSADL 2022 /
Pubblicazione: (2023)

Big Data Analysis and Deep Learning Applications Proceedings of the First International Conference on Big Data Analysis and Deep Learning /
Pubblicazione: (2019)

Order Analysis, Deep Learning, and Connections to Optimization
di: Jahn, Johannes
Pubblicazione: (2024)

Fibrosis Research Methods and Protocols /
Pubblicazione: (2005)

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

Cystic Fibrosis Methods and Protocols
Pubblicazione: (2002)

Lung scintigraphy in differential diagnosis of peripheral lung cancer and community-acquired pneumonia; AIP Conference Proceedings; Vol. 1760 : Physics of Cancer: Interdisciplinary Problems and Clinical Applications 2016
Pubblicazione: (2016)

Реакция стволовых и прогениторных клеток на эмфизему легких; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 4 : Биология и фундаментальная медицина
di: Пан Э. С.
Pubblicazione: (2017)

Изотопическая структура когерентных реакций (γ, π0π0) на легких ядрах; Перспективы развития фундаментальных наук
di: Егоров М. В. Михаил Викторович
Pubblicazione: (2013)

Легкий шлаковый бетон с продуктами переработки золошлаковых смесей Северской ТЭЦ; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 6 : Строительство и архитектура
di: Корейбо Н. В.
Pubblicazione: (2017)

Advances in Deep Learning
di: Wani, M. Arif, et al.
Pubblicazione: (2020)

Deep Learning Applications
Pubblicazione: (2020)

Lung Cancer Methods and Protocols /
Pubblicazione: (2021)

Т. 3: Легкие металлы; Основы металлургии
Pubblicazione: (1963)

Технология легких сплавов: научно-технический бюллетень
Pubblicazione: (1979-1981)

Contemporary Lung Transplantation
Pubblicazione: (2021)

Multimodal convolutional transformer (mct-dd): depression diagnosis through joint task analysis; Молодежь и современные информационные технологии
di: Firoz N.
Pubblicazione: (2024)

Вып. 1; Легкие металлы
Pubblicazione: (1967)

Deep Learning in Healthcare Paradigms and Applications /
Pubblicazione: (2020)

Численное моделирование перспективных схем обработки образцов из листового проката; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 1 : Физика
di: Ахметшин Л. Р.
Pubblicazione: (2018)

Handbook of Deep Learning Applications
Pubblicazione: (2019)

Deep Learning: Algorithms and Applications
Pubblicazione: (2020)