Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
| Parent link: | Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XVII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 21-24 апреля 2020 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2020 Т. 7 : IT-технологии и электроника.— 2020.— [С. 8-10] |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Autor corporatiu: | , |
| Altres autors: | , , |
| Sumari: | Заглавие с экрана Целью работы является разработка алгоритма выявления патологического образования при муковисцидоз. Основой алгоритма является модель PSPNet с потерей очага, которая позволяет вводить наборы данных в соответствии с их сходством на основе диагностических признаков для выявления муковисцидоз легких. Простая и эффективная структура алгоритма использует метод группировки аннотированных изображений, которые затем обрабатываются в CNN, что помогает с высокой точностью локализовать области муковисцидоз в легких. |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
2020
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63015 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631581 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 631581 | ||
| 005 | 20241206164229.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\conf\33282 | ||
| 035 | |a RU\TPU\conf\33269 | ||
| 090 | |a 631581 | ||
| 100 | |a 20200910d2020 k y0rusy50 ba | ||
| 101 | 0 | |a eng | |
| 102 | |a RU | ||
| 105 | |a y z 100zy | ||
| 135 | |a drgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques |d Анализ и диагностика цистического фиброза легких с улучшенными методами глубокого обучения |f N. J. Francis, N. S. Francis, M. Saqib |g sci. adv. S. V. Aksenov | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 10 (12 назв.)] | ||
| 330 | |a Целью работы является разработка алгоритма выявления патологического образования при муковисцидоз. Основой алгоритма является модель PSPNet с потерей очага, которая позволяет вводить наборы данных в соответствии с их сходством на основе диагностических признаков для выявления муковисцидоз легких. Простая и эффективная структура алгоритма использует метод группировки аннотированных изображений, которые затем обрабатываются в CNN, что помогает с высокой точностью локализовать области муковисцидоз в легких. | ||
| 461 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\32968 |t Перспективы развития фундаментальных наук |l Prospects of Fundamental Sciences Development |o сборник научных трудов XVII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 21-24 апреля 2020 г. |o в 7 т. |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой |d 2020 | |
| 463 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\32975 |t Т. 7 : IT-технологии и электроника |v [С. 8-10] |d 2020 | |
| 510 | 1 | |a Анализ и диагностика цистического фиброза легких с улучшенными методами глубокого обучения |z rus | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a алгоритмы | |
| 610 | 1 | |a паталогии | |
| 610 | 1 | |a легкие | |
| 610 | 1 | |a облучение | |
| 610 | 1 | |a диагностика | |
| 610 | 1 | |a заболевания | |
| 610 | 1 | |a сегментация | |
| 610 | 1 | |a сверточные нейронные сети | |
| 610 | 1 | |a изображения | |
| 700 | 1 | |a Francis |b N. J. | |
| 701 | 1 | |a Francis |b N. S. | |
| 701 | 1 | |a Saqib |b M. |c Сhemist, Specialist in the field of electric power engineering |c Research Engineer of Tomsk Polytechnic University |f 1991- |g Muhammad |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\45882 |9 22017 | |
| 702 | 1 | |a Aksenov |b S. V. |c Specialist in the field of informatics and computer technology |c Associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Candidate of technical sciences |f 1983- |g Sergey Vladimirovich |4 727 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Исследовательская школа химических и биомедицинских технологий |c (2017- ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23537 |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники |b Отделение информационных технологий |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23515 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20200925 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63015 | |
| 942 | |c BK | ||