Bronchopulmonary segmentation of the lungs by using ternary net weights in MASK-R neural network

Bibliographic Details
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. 11-13]
Main Author: Francis N. S.
Corporate Authors: 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
Other Authors: Francis N. J. (727), Saqib M. Muhammad, Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Summary:Заглавие с экрана
Цель работы заключается в разработке алгоритма для выявления бронхолегочные сегменты в легких человека при уменьшении вычислительных затрат. Алгоритм реализован без использования графического процессора. Основой алгоритма является модель Mask R-CNN с помощью троичного веса. Тройная гиперболическая касательная функция заменяет функцию активации CNN уменьшить накладные расходы. Это удобная система, созданная для помощи рентгенологам в сегментации легких с высокой точностью, а также недорого.
Language:English
Published: 2020
Subjects:
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63016
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631582