Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/329309
Заглавие документа: | Разработка и обучение нейронной сети для классификации флюорографий органов грудной клетки на наличие пневмонии |
Другое заглавие: | Development and training of a neural network for classifying fluorography of the chest organs for the presence of pneumonia / S. Egorov, I. Lefanova |
Авторы: | Егоров, С. С. Лефанова, И. В. |
Тема: | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
Дата публикации: | 2024 |
Издатель: | Минск : ИВЦ Минфина |
Библиографическое описание источника: | Сахаровские чтения 2024 года: экологические проблемы XXI века = Sakharov readings 2024 : environmental problems of the XXI century : материалы 24-й международной научной конференции, 23–24 мая 2024 г., г. Минск, Республика Беларусь : в 2 ч. / Междунар. гос. экол. ин-т им. А. Д. Сахарова Бел. гос. ун-та; редкол.: А. Н. Батян [и др.] ; под ред. д-ра б. н., доцента О. И. Родькина, к. т н., доцента М. Г. Герменчук. – Минск : ИВЦ Минфина, 2024. – Ч. 2. – С. 247-250. |
Аннотация: | В работе представлены результаты проектирования, разработки и обучения нейронной сети для классификации медицинских изображений на примере флюорографии органов грудной клетки на наличие пневмонии |
Аннотация (на другом языке): | The paper presents the results of designing, developing and training a neural network for classifying medical images using the example of chest fluorography for the presence of pneumonia |
Доп. сведения: | Информационные системы и технологии в оценке и управлении качеством окружающей среды |
URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/329309 |
ISBN: | 978-985-880-456-5 978-985-880-458-9 (ч. 2) |
DOI документа: | 10.46646/SAKH-2024-2-247-250 |
Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Располагается в коллекциях: | 2024. Сахаровские чтения 2024 года: экологические проблемы XXI века |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
247-250.pdf | 378,62 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.