Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55939
Title: Lung nodule analysis and diagnosis of pulmonary fibrosis through deep learning
Other Titles: Анализ легочных узелков и диагностика легочного фиброза с помощью глубокого облучения
Authors: Francis, N. J.
Francis, N. S.
metadata.dc.contributor.advisor: Aksenov, Sergey Vladimirovich
Keywords: облучение; алгоритмы; образования; легкие; диагностика
Issue Date: 2019
Publisher: Изд-во ТПУ
Citation: Francis N. J. Lung nodule analysis and diagnosis of pulmonary fibrosis through deep learning / N. J. Francis, N. S. Francis ; sci. adv. S. V. Aksenov // Перспективы развития фундаментальных наук : сборник научных трудов XVI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2019 г. : в 7 т. — Томск : Изд-во ТПУ, 2019. — Т. 7 : IT-технологии и электроника. — [8-10].
Abstract: Цель работы заключается в разработке алгоритма для выявления патологических образований, вызванных фиброзом в легких человека. Основой алгоритма является модель PSPNet, позволяющей сгруппировать множества наборов данных в соответствии с их сходством на основе диагностических признаков для выявления фиброза легких. Простая и эффективная структура алгоритма использует метод манипулирования пикселями с абразивными процессами на краях сегментов легких и приводит к локализации областей фиброза с высокой точностью.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55939
Appears in Collections:Материалы конференций

Files in This Item:
File SizeFormat 
conference_tpu-2019-C21_V7_p8-10.pdf223,28 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.