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 | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| conference_tpu-2019-C21_V7_p8-10.pdf | 223,28 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.