dc.contributor.author | Ковалев, В. А. | ru |
dc.coverage.spatial | Минск | ru |
dc.date.accessioned | 2022-08-02T12:30:30Z | |
dc.date.available | 2022-08-02T12:30:30Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Ковалев, В. А. Компьютерная диагностика пульмонологических и онкологических заболеваний на основе медицинских изображений и методов искусственного интеллекта / В. А. Ковалев // Минск – Шанхай – Чанчунь: стратегия прорывного сотрудничества : сборник материалов научно-практической конференции (Минск, 21 апреля 2022 г.) / Белорусский национальный технический университет. – Минск : БНТУ, 2022. – С. 153-154. | ru |
dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/115405 | |
dc.description.abstract | Первая часть доклада посвящена методам, алгоритмам и вычислительным сервисам анализа рентгеновских и компьютерно- томографических изображений легких. Диагностическое программное обеспечение основано на использовании современных методов глубокого обучения и сверточных нейронных сетей (CNN). Во второй части рассматриваются средства компьютерной поддержки процессов диагностики онкологических заболеваний мягких тканей с использованием так называемых полнослайдовых (WSI) изображений образцов биопсии, получаемых с помощью современных сканирующих оптических микроскопов. Оба указанные выше вычислительные сервисы располагаются на облачных серверах и могут быть продемонстрированы в процессе доклада всем потенциальным потребителям наших разработок. | ru |
dc.language.iso | ru | ru |
dc.publisher | БНТУ | ru |
dc.title | Компьютерная диагностика пульмонологических и онкологических заболеваний на основе медицинских изображений и методов искусственного интеллекта | ru |
dc.type | Working Paper | ru |
local.description.annotation | 论文的第一部分介绍肺部X 射线和计算机断层图像分析的方法、算法 和计算服务。诊断软件是基于现代深度学习方法和卷积神经网络(CNN)的应用。 论文的第二部分探讨了利用现代扫描光学显微镜获得的所谓全幻灯片活检 样本图像(WSI)来支持软组织肿瘤诊断过程的计算机辅助手段。 上述两种计算服务都位于云服务器上,可以在向我们开发的所有潜在客户 报告的过程中演示。 | ru |