Diagnostic of Cystic Fibrosis in Lung Computer Tomographic Images using Image Annotation and Improved PSPNet Modelling / N. J. Samuel Ragland Francis, N. S. Samuel Ragland Francis, S. V. Aksenov [et al.]

Уровень набора: (RuTPU)RU\TPU\network\3526, Journal of Physics: Conference SeriesАльтернативный автор-лицо: Samuel Ragland Francis, N. J., Specialist in the field of informatics and computer technology, Research Engineer of Tomsk Polytechnic University, 1992-, Natzina Juanita;Samuel Ragland Francis, N. S., Specialist in the field of informatics and computer technology, Research Engineer of Tomsk Polytechnic University, 1991-, Nadine Susanne;Aksenov, S. V., Specialist in the field of informatics and computer technology, Associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Candidate of technical sciences, 1983-, Sergey Vladimirovich;Aljasar, S. A.;Xu, Y.;Saqib, M., Specialist in the field of electric power engineering, Research Engineer of Tomsk Polytechnic University, 1991-, MuhammadКоллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники, Отделение информационных технологийЯзык: английский.Страна: .Резюме или реферат: The research deals with the development of an algorithm for detecting pathological formation in cystic fibrosis using the PSPNet model with focal loss. The model allows data sets to be entered in accordance to their similarities based on their pathological diagnostic signs. The simple and effective algorithm structure groups annotated images, processes them in a multiscale CNN, and localizes areas of cystic fibrosis in the lungs with high accuracy..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [References: 17 tit.].Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | диагностика | компьютерные томографы | томографические изображения | легкие | патология | изображения | легочные поражения Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн | Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Title screen

[References: 17 tit.]

The research deals with the development of an algorithm for detecting pathological formation in cystic fibrosis using the PSPNet model with focal loss. The model allows data sets to be entered in accordance to their similarities based on their pathological diagnostic signs. The simple and effective algorithm structure groups annotated images, processes them in a multiscale CNN, and localizes areas of cystic fibrosis in the lungs with high accuracy.

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.