Сенсорный газоаналитический комплекс в диагностике рака легкого; Вопросы онкологии; Т. 69, № 5

Сенсорный газоаналитический комплекс в диагностике рака легкого; Вопросы онкологии; Т. 69, № 5

Detaylı Bibliyografya
Parent link:Вопросы онкологии/ НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова.— .— Санкт-Петербург: Вопросы онкологии
Т. 69, № 5.— 2023.— С. 855-862
Müşterek Yazar: Томский политехнический университет (570)
Diğer Yazarlar: 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
Özet: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
Dil:Rusça
Baskı/Yayın Bilgisi: 2023
Konular:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
сенсорный газоаналитический комплекс
рак легких
неинвазивная диагностика
выдыхаемый воздух
нейронные сети
Online Erişim:https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-5-855-862
Materyal Türü: Elektronik Kitap Bölümü
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=673630
Diğer Bilgiler
Özet: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

Benzer Materyaller