Методы машинного обучения в радиомике для анализа кардиоваскулярных изображений; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Бібліографічні деталі
Parent link:Курзина, И. А. (химик ; 1972-). Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2023 г..— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2023
Т. 3 : Математика.— 2023.— С. 25-27
Автор: Саматов Д. С.
Співавтор: Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Інші автори: Мочула А. В. (научный руководитель), Мерзликин Б. С. Борис Сергеевич
Резюме:Заглавие с экрана
This article outlines the idea of applying machine learning techniques in nuclear medicine to analyze cardiovascular images. The work includes segmentation of the affected area of the heart on the polar map, isolation of radiomic indicators from the ROI, and classification of patients into healthy individuals and patients with abnormalities. The article also presents some of the results of the initial study and the first stage of work.
Текстовый файл
Мова:Російська
Опубліковано: 2023
Предмети:
Онлайн доступ:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80909
Формат: Електронний ресурс Частина з книги
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674331