Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elib.usma.ru/handle/usma/10530| Название: | Применение искусственных нейронных сетей для автоматического определения степени поражения легких при Covid-19 |
| Другие названия: | Application of artificial neural networks for automatic determination of degree of lung injury in Covid-19 |
| Авторы: | Gamenyuk, S. P. Sokolov, S. Y. Гаменюк, С. П. Соколов, С. Ю. |
| Дата публикации: | 2022 |
| Издатель: | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации |
| Библиографическое описание: | Гаменюк, С. П. Применение искусственных нейронных сетей для автоматического определения степени поражения легких при Covid-19 / С. П. Гаменюк, С. Ю. Соколов. // Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: материалы VII Международной научно-практической конференции молодых учёных и. студентов, Екатеринбург, 17-18 мая 2022 г. – Екатеринбург : УГМУ, 2022. – C. 3365-3369. |
| Аннотация: | The aim of the study – is to develop a technique for assessing the degree of lung damage in COVID-19 using artificial neural networks. Цель исследования - разработать методику оценки степени поражения легких при COVID-19 с применением искусственных нейронных сетей. |
| Ключевые слова: | ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ARTIFICIAL INTELLIGENCE SEGMENTATION RADIOLOGY CORONAVIRUS ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ СЕГМЕНТАЦИЯ РЕНТГЕНОЛОГИЯ КОРОНАВИРУС |
| URI: | http://elib.usma.ru/handle/usma/10530 |
| Источники: | Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: материалы VII Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, Екатеринбург, 17-18 мая 2022 г. |
| Располагается в коллекциях: | НОМУС УГМУ |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| USMU_Sbornik_statei_2022_668.pdf | 323,14 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.