Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elib.usma.ru/handle/usma/21427
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorMustafin, F. E.en
dc.contributor.authorMussatayeva, I. S.en
dc.contributor.authorМустафин, Ф. Е.ru
dc.contributor.authorМусатаева, И. С.ru
dc.date.accessioned2024-08-06T05:38:59Z-
dc.date.available2024-08-06T05:38:59Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationМустафин, Ф. Е. Диагностика легочных заболеваний на основе нейронной сети / Ф. Е. Мустафин, И. С. Мусатаева. - Текст: электронный // Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения : Сборник статей IX Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов, 17-18 апреля 2024 г. Т. 1. - Екатеринбург, 2024. – С. 901-907.ru
dc.identifier.urihttp://elib.usma.ru/handle/usma/21427-
dc.description.abstractThe aim of this study is to develop and evaluate the effectiveness of a neural network for diagnosing tuberculosis based on X-ray images.en
dc.description.abstractЦель исследования – разработать и оценить эффективность нейронной сети для диагностики туберкулеза на основе рентгеновских изображений.ru
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherФГБОУ ВО УГМУ Минздрава Россииru
dc.relation.ispartofАктуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения : Сборник статей IX Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов, 17-18 апреля 2024 г. Т. 1.ru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.sourceСборник статейru
dc.subjectPULMONARY TUBERCULOSISen
dc.subjectCONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKSen
dc.subjectDIAGNOSTICSen
dc.subjectX-RAY IMAGESen
dc.subjectPYTHONen
dc.subjectЛЕГОЧНЫЙ ТУБЕРКУЛЕЗru
dc.subjectСВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИru
dc.subjectДИАГНОСТИКАru
dc.subjectРЕНТГЕНОВСКИЕ СНИМКИru
dc.subjectPYTHONru
dc.titleДиагностика легочных заболеваний на основе нейронной сетиru
dc.title.alternativeDiagnosis of lung diseases based on a neural networken
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
local.description.firstpage901
local.description.lastpage907
Располагается в коллекциях:НОМУС УГМУ

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
USMU_Sbornik_statei_2024_223.pdf235,88 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.