https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41833| Title: | Методы глубокого обучения для диагностики COVID-19: модели, набор данных и проблемы |
| Authors: | Худойкулов, З. Т. Исломов, Ш. З. Давронова, Л. У. Рустамова, С. Р. |
| Keywords: | материалы конференций;Covid-19;глубокое обучение;рентгеновский снимок;компьютерная томография;deep learning;X-ray image;CT scan |
| Issue Date: | 2020 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Методы глубокого обучения для диагностики COVID-19: модели, набор данных и проблемы / З. Т. Худойкулов [и др.] // Медэлектроника – 2020. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XII Международной научно-технической конференции, Минск, 10 декабря 2020 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2020. – С. 33–38. |
| Abstract: | Эта статья посвящена методам обнаружение covid-19 на основе компьютерной томографии и рентгеновских снимков с использованием методов глубокого обучения. Кроме того, в работе приведены краткие описания искусственного интеллекта применяемых в здравоохранении, пандемии Covid-19, наборов данных, моделей и сетей глубокого обучения, проблем. Описание наборов данных и моделей глубокого обучения представлено в виде таблицы. |
| Alternative abstract: | This paper is directed to methods of detection of covid-19 pandemic by CT and X-ray images using Deep learning techniques. Also, here is given brief description about Artificial intelligence in health care, Covid-19 pandemic, datasets, Deep learning models and networks, challenges. Description of datasets and Deep learning models are presented as a table. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41833 |
| Appears in Collections: | Медэлектроника - 2020 |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Khudoykulov_Metody.pdf | 797.47 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.