Запис Детальніше

Оброблення зображень МРТ печінки за допомогою згорткової нейронної мережі

Наукові журнали НАУ

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Оброблення зображень МРТ печінки за допомогою згорткової нейронної мережі
Обработка изображений МРТ с помощью сверточной нейронной сети
Image processing with liver mri convolutional neural network
 
Creator Sineglazov, V. M.; Національний авіаційний університет
Hotsyanivskyy, V. P.; Національний авіаційний університет
 
Subject автоматизація; глибоке навчання; обробка зображень; медицина
УДК 004.8
автоматизация; глубокое обучение; обработка изображений; медицина
УДК 004.8
Automation deep learning; image processing; medicine
UDC 004.8
 
Description Розглянуто методи навчання моделі машинного навчання для аналізу зображень магнітно-резонансноїтомографії печінки та виявлення на них захворювання пацієнта на цироз печінки
Рассмотрены методы обучения модели машинного обучения для анализа изображений магнитно-резонансной томографии и выявления на них заболевания пациента с циррозом
The methods of learning machine learning models to analyze magnetic resonance imagingimages and identify them on the disease
 
Publisher National Aviation University
 
Contributor


 
Date 2016-12-16
 
Type


 
Format application/pdf
 
Identifier http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/11384
10.18372/1990-5548.50.11384
 
Source Electronics and Control Systems; Том 4, № 50 (2016); 36-40
Электроника и системы управления; Том 4, № 50 (2016); 36-40
Електроніка та системи управління; Том 4, № 50 (2016); 36-40
 
Language en
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).