Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63015
Название: | Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques |
Другие названия: | Анализ и диагностика цистического фиброза легких с улучшенными методами глубокого обучения |
Авторы: | Francis, N. J. Francis, N. S. Saqib, Muhammad |
Научный руководитель: | Aksenov, Sergey Vladimirovich |
Ключевые слова: | алгоритмы; паталогии; легкие; облучение; диагностика; заболевания; сегментация; сверточные нейронные сети; изображения |
Дата публикации: | 2020 |
Издатель: | Изд-во ТУСУР |
Библиографическое описание: | Francis N. J. Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques / N. J. Francis, N. S. Francis, M. Saqib ; sci. adv. S. V. Aksenov // Перспективы развития фундаментальных наук : сборник научных трудов XVII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 21-24 апреля 2020 г. : в 7 т. — Томск : Изд-во ТУСУР, 2020. — Т. 7 : IT-технологии и электроника. — [С. 8-10]. |
Аннотация: | Целью работы является разработка алгоритма выявления патологического образования при муковисцидоз. Основой алгоритма является модель PSPNet с потерей очага, которая позволяет вводить наборы данных в соответствии с их сходством на основе диагностических признаков для выявления муковисцидоз легких. Простая и эффективная структура алгоритма использует метод группировки аннотированных изображений, которые затем обрабатываются в CNN, что помогает с высокой точностью локализовать области муковисцидоз в легких. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63015 |
Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
conference_tpu-2020-C21_V7_p8-10.pdf | 203,69 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.