Сенсорный газоаналитический комплекс в диагностике рака легкого

Сенсорный газоаналитический комплекс в диагностике рака легкого

Bibliographic Details
Parent link:Вопросы онкологии/ НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова.— .— Санкт-Петербург: Вопросы онкологии
Т. 69, № 5.— 2023.— С. 855-862
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (570)
Other Authors: Родионов Е. О. Евгений Олегович, Чернов В. И. Владимир Иванович, Кульбакин Д. Е. Денис Евгеньевич, Обходская Е. В. Елена Владимировна, Обходский А. В. Артем Викторович, Сачков В. И. Виктор Иванович, Миллер С. В. Сергей Викторович
Summary:Заглавие с экрана
Цель исследования. Изучить образцы выдыхаемого воздуха, полученных от больных раком легкого, а также найти общие сигнальные маркеры, которые можно выявить с помощью искусственной нейронной сети, обеспечивающей единообразие процедуры отбора проб на основе стандартизированной сенсорной системы газоанализа.
Aim. To examine exhaled air samples from lung cancer patients and identify shared signal markers detectable through an artificial neural network that ensures uniformity in the sam-pling process using a sensor-based gas analysis system
Текстовый файл
AM_Agreement
Language:Russian
Published: 2023
Subjects:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
сенсорный газоаналитический комплекс
рак легких
неинвазивная диагностика
выдыхаемый воздух
нейронные сети
Online Access:https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-5-855-862
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=673630
Description
Summary:Заглавие с экрана
Цель исследования. Изучить образцы выдыхаемого воздуха, полученных от больных раком легкого, а также найти общие сигнальные маркеры, которые можно выявить с помощью искусственной нейронной сети, обеспечивающей единообразие процедуры отбора проб на основе стандартизированной сенсорной системы газоанализа.
Aim. To examine exhaled air samples from lung cancer patients and identify shared signal markers detectable through an artificial neural network that ensures uniformity in the sam-pling process using a sensor-based gas analysis system
Текстовый файл
AM_Agreement
DOI:10.37469/0507-3758-2023-69-5-855-862

Similar Items