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

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
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]
Κύριος συγγραφέας:	Francis N. S.
Συλλογικό Έργο:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Исследовательская школа химических и биомедицинских технологий, Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Άλλοι συγγραφείς:	Francis N. J. (научный руководитель), Saqib M. Muhammad, Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Περίληψη:	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.
Γλώσσα:	Αγγλικά
Έκδοση:	2020
Θέματα:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сегментация легкие нейронные сети графические процессоры идентификация сегменты медицинские изображения паталогии
Διαθέσιμο Online:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63016
Μορφή:	Ηλεκτρονική πηγή Κεφάλαιο βιβλίου
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631582