Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника

Dades bibliogràfiques
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:	Francis N. J.
Autor corporatiu:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Исследовательская школа химических и биомедицинских технологий, Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Altres autors:	Francis N. S. (научный руководитель), Saqib M. Muhammad, Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
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:	электронный ресурс труды учёных ТПУ алгоритмы паталогии легкие облучение диагностика заболевания сегментация сверточные нейронные сети изображения
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