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

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

Detalhes bibliográficos
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]
Autor principal: 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
Outros Autores: Francis N. J. (727), Saqib M. Muhammad, Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Resumo: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.
Idioma:inglês
Publicado em: 2020
Assuntos:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
сегментация
легкие
нейронные сети
графические процессоры
идентификация
сегменты
медицинские изображения
паталогии
Acesso em linha:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63016
Formato: Recurso Electrónico Capítulo de Livro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631582

Registos relacionados

Registos relacionados