Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80909
Title: | Методы машинного обучения в радиомике для анализа кардиоваскулярных изображений |
Authors: | Саматов, Д. С. Мочула, А. В. |
metadata.dc.contributor.advisor: | Мерзликин, Борис Сергеевич |
Keywords: | машинное обучение; радиомика; медицинские изображения |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | Томский политехнический университет |
Citation: | Саматов, Д. С. Методы машинного обучения в радиомике для анализа кардиоваскулярных изображений / Д. С. Саматов, А. В. Мочула ; науч. рук. Б. С. Мерзликин ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет // Перспективы развития фундаментальных наук — Томск : Изд-во ТПУ, 2023. — Т. 3 : Математика. — С. 25-27. |
Abstract: | 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. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80909 |
Appears in Collections: | Материалы конференций |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
conference_tpu-2023-C21_V3_p25-27.pdf | 738,56 kB | Adobe PDF | View/Open |
This item is licensed under a Creative Commons License