| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | He Tao | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-10-10T08:15:34Z | - |
| dc.date.available | 2024-10-10T08:15:34Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | He Tao. Grad-Сam visualization model for lung disease diagnosis = Модель визуализации Grad-Сam для диагностики заболеваний легких / He Tao // Информационная безопасность : сборник материалов 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 22–26 апреля 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2024. – С. 125–129. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/57907 | - |
| dc.description.abstract | When applying the diagnosis of lung diseases in the Internet of Things networks, the Grand-Cam model can be used to provide assistance to doctors by imaging lungs and diagnosing
diseases. By creating heatmaps of attention, Cad-Cam can visualize areas in an image. Doctors can observe
heat maps to make decisions about the disease and ensure that the model focuses on areas related to
specific lung diseases, increasing the accuracy and reliability of diagnosis. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | diagnostics | en_US |
| dc.subject | Grad-Cam | en_US |
| dc.subject | deep learning model | en_US |
| dc.subject | medicine | en_US |
| dc.title | Grad-Сam visualization model for lung disease diagnosis | en_US |
| dc.title.alternative | Модель визуализации Grad-Сam для диагностики заболеваний легких | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | При применении диагностики заболеваний легких в сетях Интернета
вещей модель Grad-Cam может использоваться для обеспечения помощи врачам путем
изображениях легких и диагностики заболеваний. Создавая тепловые карты внимания,
Grad-Cam может визуализировать области на изображении. Врачи могут наблюдать за
тепловыми картами, чтобы принять решений о заболевании и убедиться, что модель
фокусируется на областях, связанных с конкретными заболеваниями легких, повышая
точность и достоверность диагностики. | en_US |
| Appears in Collections: | Информационная безопасность : материалы 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2024)
|
