Lung nodule analysis and diagnosis of pulmonary fibrosis through deep learning
Электронный архив ТПУ
Информация об архиве | Просмотр оригиналаПоле | Значение | |
Заглавие |
Lung nodule analysis and diagnosis of pulmonary fibrosis through deep learning
Анализ легочных узелков и диагностика легочного фиброза с помощью глубокого облучения |
|
Автор |
Francis, N. J.
Francis, N. S. |
|
Создатель |
Aksenov, Sergey Vladimirovich
|
|
Тематика |
облучение
алгоритмы образования легкие диагностика |
|
Описание |
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.
|
|
Дата |
2019-09-26T10:19:38Z
2019-09-26T10:19:38Z 2019 |
|
Тип |
Conference Paper
Published version (info:eu-repo/semantics/publishedVersion) Conference paper (info:eu-repo/semantics/conferencePaper) |
|
Идентификатор |
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].
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55939 |
|
Язык |
en
|
|
Связанные ресурсы |
Перспективы развития фундаментальных наук : сборник научных трудов XVI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2019 г. Т. 7 : IT-технологии и электроника. — Томск, 2019.
|
|
Права |
Open access (info:eu-repo/semantics/openAccess)
|
|
Издатель |
Изд-во ТПУ
|
|