Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elib.usma.ru/handle/usma/10530
Title: | Применение искусственных нейронных сетей для автоматического определения степени поражения легких при Covid-19 |
Other Titles: | Application of artificial neural networks for automatic determination of degree of lung injury in Covid-19 |
Authors: | Gamenyuk, S. P. Sokolov, S. Y. Гаменюк, С. П. Соколов, С. Ю. |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации |
Citation: | 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. |
Abstract: | 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. |
Keywords: | ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ARTIFICIAL INTELLIGENCE SEGMENTATION RADIOLOGY CORONAVIRUS ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ СЕГМЕНТАЦИЯ РЕНТГЕНОЛОГИЯ КОРОНАВИРУС |
URI: | http://elib.usma.ru/handle/usma/10530 |
Origin: | Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: материалы VII Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, Екатеринбург, 17-18 мая 2022 г. |
Appears in Collections: | НОМУС УГМУ |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
USMU_Sbornik_statei_2022_668.pdf | 323,14 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.