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

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

Bibliographic Details
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
Main Author:	Саматов Д. С.
Corporate Author:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Other Authors:	Мочула А. В. (научный руководитель), Мерзликин Б. С. Борис Сергеевич
Summary:	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
Language:	Russian
Published:	2023
Subjects:	труды учёных ТПУ электронный ресурс машинное обучение радиомика медицинские изображения
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80909
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674331

Similar Items

Сегментация мультимодальных изображений на основе методов машинного обучения; Современные технологии, экономика и образование
by: Гергет О. М. Ольга Михайловна
Published: (2020)

Утечка данных при обучении нейронных сетей на примере анализа медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
by: Шубкин Е. О.
Published: (2022)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
by: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Published: (Томск, [Б. и.], 2020)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
by: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Published: (Томск, 2020)

Мультиклассовая классификация корпуса смешанных текстов алгоритмами машинного обучения; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
by: Гузеев Е. В.
Published: (2023)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
by: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Published: (Томск, 2020)

Применение методов машинного и глубокого обучения в задачах семантической сегментации изображений лесного покрова; Молодежь и современные информационные технологии
by: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Published: (2021)

Сегментация снимков микрофокусной рентгенографии; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
by: Ильина C. А.
Published: (2021)

Исследование миокардиальной перфузии методами машинного обучения и искусственного интеллекта; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
by: Кандыбо А. С.
Published: (2023)

Распознавание рукописных цифр на изображениях с использованием инструментов машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
by: Вторушина А. С.
Published: (2020)

Применение средств машинного обучения для формирования сегментационных масок; Молодежь и современные информационные технологии
by: Лаптев В. В.
Published: (2023)

Подготовка данных с высоким уровнем ошибок и шума к обработке алгоритмами машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
by: Мнацаканян Р. Э.
Published: (2019)

Исследование автоэнкодера для восстановления изображения и синтеза новых медицинских данных; Молодежь и современные информационные технологии
by: Лаптев В. В.
Published: (2020)

Прикладная обработка биомедицинских изображений в среде MATLAB учебное пособие
by: Федотов А. А.
Published: (Санкт-Петербург, Лань, 2022)

Тестирование алгоритмов машинного обучения для задач классификации и регрессии порядкового признака; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
by: Редько Д. А.
Published: (2022)

Обзор методов сегментации медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
by: Шубкин Е. О.
Published: (2021)

Информационные технологии анализа изображений в задачах медицинской диагностики
by: Ильясова Н. Ю.
Published: (Москва, Радио и связь, 2012)

Кластеризация жалоб пациентов из документа "Осмотр лечащим врачом"; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
by: Кащеева Е. В. Евгения Викторовна
Published: (2020)

Разработка алгоритма поэтапного совмещения перекрывающихся изображений для сравнительного анализа методов обнаружения ключевых точек; Молодежь и современные информационные технологии
by: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Published: (2021)

Распознавание эмоций: тестирование эффективности алгоритмов машинного обучения; Научный прогресс: проблемы и перспективы развития
by: Саклаков В. М. Василий Михайлович
Published: (2019)

Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW
by: Визильтер Ю. В.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2009)

Компьютерные методы анализа видеоинформации
by: Денисов Д. А. Дмитрий Абрамович
Published: (Красноярск, Изд-во Красноярского ун-та, 1993)

Вопросы машинного проектирования и инженерной графики: тематический сборник научных трудов института
Published: (Москва, Изд-во МАИ, 1980)

Пространственное увеличение разрешения изображений при помощи генеративно-состязательной сети; Молодежь и современные информационные технологии
by: Монгуш Т. В.
Published: (2023)

Детекрирование объектов на изображении на основе метода деревьев решений; Молодежь и современные информационные технологии
by: Коваль Д. И.
Published: (2020)

Восстановление неравномерно освещенных изображений; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
by: Сапегин А. А.
Published: (2024)

Основы машинного обучения на Python: учебник
by: Коротеев М. В. Михаил Викторович
Published: (Москва, Кнорус, 2025)

Разработка алгоритма генеративной нейронной сети для создания управляемых кадров изображений лиц; Молодежь и современные информационные технологии
by: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Published: (2021)

Инженерия машинного обучения: пер. с англ.
by: Бурков А. Андрей
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Cверточные нейронные сети семейства YOLO для решения задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
by: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Published: (2023)

Основы машинного зрения в среде LabVIEW: учебный курс
by: Белиовская Л. Г.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2017)

Использование принципов машинного обучения для создания системы анализа текста на предмет заимствований; Прогрессивные технологии и экономика в машиностроении
by: Останин В. В.
Published: (2015)

Проектирование машинного отделения методические рекомендации по выполнению лабораторных работ
by: Якунчиков В. В.
Published: (Москва, РУТ (МИИТ), 2012)

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
by: Francis N. S.
Published: (2020)

Нейроэволюционная система оценки и улучшения качества цифровых изображений; Перспективы развития фундаментальных наук
by: Цой Ю. Р.
Published: (2008)

Адаптивная платформа для анализа текстов на базе открытых моделей машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
by: Зайда А. В.
Published: (2025)

Прогнозирование электрической нагрузки на основе машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
by: Хэ Цинчжоу
Published: (2024)

Методы машинного обучения учеб. пособие
by: Татарникова Т. М.
Published: (Санкт-Петербург, ГУАП, 2023)

Методы машинного обучения в задачах квантовой химии; Молодежь и современные информационные технологии
by: Пякилля Б. И. Борис Иванович
Published: (2021)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
by: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Published: (Томск, 2026)