Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/98830
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Разумов, А. А. | ru |
dc.contributor.author | Те-Шен-Тин, Е. Н. | ru |
dc.contributor.author | Ушенин, К. С. | ru |
dc.date.accessioned | 2021-06-10T10:30:15Z | - |
dc.date.available | 2021-06-10T10:30:15Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.citation | Разумов А. А. Сегментация сердца по данным магнитно-резонансной томографии методами глубокого обучения / А. А. Разумов, Е. Н. Те-Шен-Тин, К. С. Ушенин // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VI Международной молодежной научной конференции, посвященной 70-летию основания Физико-технологического института УрФУ (Екатеринбург, 20–24 мая 2019 г.). — Екатеринбург : ООО «Издательство учебно-методический центр УПИ», 2019. — C. 1033-1033. | ru |
dc.identifier.isbn | 978-5-8295-0640-7 | - |
dc.identifier.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/98830 | - |
dc.description.abstract | Manual heart segmentation from MRI data takes considerable time even with a highly qualified expert. Automatic segmentation by deep neural networks may shorten the time needed to diagnose of a single patient and speed up the payback of expensive equipment. In our work, we have analyzed various modifications of the U-NET deep neural network architecture for automatic segmentation of the left ventricular myocardium, the internal volume of the left and right ventricle according to MRI data into the end of diastole or systole. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | ru | en |
dc.publisher | ООО «Издательство учебно-методический центр УПИ» | ru |
dc.relation.ispartof | Физика. Технологии. Инновации (ФТИ-2019). — Екатеринбург, 2019 | ru |
dc.title | Сегментация сердца по данным магнитно-резонансной томографии методами глубокого обучения | ru |
dc.title.alternative | HEART SEGMENTATION ON MAGNETIC RESONANCE IMAGING DATA WITH DEEP LEARNING METHODS | en |
dc.type | Conference Paper | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
dc.conference.name | VI Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященной 70-летию основания Физико-технологического института УрФУ | ru |
dc.conference.date | 20.05.2019-24.05.2019 | - |
local.description.firstpage | 1033 | - |
local.description.lastpage | 1033 | - |
Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
978-5-8295-0640-7_2019_635.pdf | 194,06 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.