1. Электронный научный архив УрФУ
  2. 20. Физико-технологический институт
  3. Конференции, семинары
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/124379
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorKomaristaia, M. E.en
dc.contributor.authorKhamzin, S. Yu.en
dc.contributor.authorPutrik, M. B.en
dc.contributor.authorКомаристая, М. Э.ru
dc.contributor.authorХамзин, С. Ю.ru
dc.contributor.authorПутрик, М. Б.ru
dc.date.accessioned2023-08-28T09:17:16Z-
dc.date.available2023-08-28T09:17:16Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationКомаристая М. Э. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЕРДЦА / М. Э. Комаристая, С. Ю. Хамзин, М. Б. Путрик // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VIII Международной молодежной научной конференции (Екатеринбург, 17–21 мая 2021 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2021. — C. 1095.ru
dc.identifier.isbn978-5-8295-0769-5-
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/124379-
dc.description.abstractDeep learning has become the most widely used approach for cardiac image segmentation and identifying predictors of its pathologies in recent years. To solve this problem, a modifi-cation of the U-net architecture was used. The segmentation accuracy was about 80%.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoru-
dc.publisherУрФУru
dc.relation.ispartofФизика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2021)ru
dc.titleПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЕРДЦАru
dc.title.alternativeAPPLICATION OF NEURAL NETWORKS FOR PROCESSING OF HEART MEDICAL IMAGESen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/submittedVersionen
dc.conference.nameVIII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации»ru
dc.conference.date17.05.2021-21.05.2021-
local.description.firstpage1095-
local.description.lastpage1095-
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-8295-0769-5_2021_588.pdf172,29 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Статистика


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