| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кур, Е. А. | - |
| dc.contributor.author | Ларченко, Н. А. | - |
| dc.contributor.author | Давыдов, М. В. | - |
| dc.contributor.author | Курлянская, Е. К. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-01-20T10:52:50Z | - |
| dc.date.available | 2025-01-20T10:52:50Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Автоматизация обработки медицинских данных с использованием компьютерного зрения: подходы и перспективы внедрения в кардиологии = Application of artificial intelligence in cardiology and prospects for its implementation / Е. А. Курлюк, Н. А. Ларченко, М. В. Давыдов, Е. К. Курлянская // Медэлектроника–2024. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XIV Международной научно-технической конференции, Минск, 5–6 декабря 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.]. – Минск, 2024 – С. 254–259. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58846 | - |
| dc.description.abstract | Статья посвящена автоматизации обработки медицинских данных с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения, особенно в кардиологии. Рассматриваются методы машинного обучения, включая глубокое обучение и OCR (оптическое распознавание символов), для анализа эхокардиограмм и других медицинских изображений. Проект направлен на автоматизацию ввода и обработки данных (биохимических анализов и данных суточного мониторирования артериального давления), что сокращает вероятность ошибок и ускоряет рабочие процессы. Внедрение технологии суперразрешения изображений (RealESRGAN) и модулей для сегментации текста способствует повышению точности распознавания данных. Проект демонстрирует потенциал для интеграции в системы персонализированного лечения и диагностики гипертонических заболеваний. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | автоматизация | en_US |
| dc.subject | искусственный интеллект | en_US |
| dc.subject | компьютерное зрение | en_US |
| dc.subject | кардиология | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | диагностика | en_US |
| dc.subject | OCR | en_US |
| dc.title | Автоматизация обработки медицинских данных с использованием компьютерного зрения: подходы и перспективы внедрения в кардиологии | en_US |
| dc.title.alternative | Application of artificial intelligence in cardiology and prospects for its implementation | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The article is devoted to the automation of medical data processing using artificial intelligence (AI) and computer vision technologies, especially in cardiology. Machine learning methods, including deep learning and OCR (optical character recognition), for analyzing echocardiograms and other medical images are considered. The project aims to automate data input and processing (biochemical analyses and daily blood pressure monitoring data), which reduces the likelihood of errors and speeds up workflows. The introduction of super-resolution image technology (RealESRGAN) and text segmentation modules contributes to improving the
accuracy of data recognition. The project demonstrates the potential for integration into systems for personalized treatment and diagnosis of hypertensive diseases. | en_US |
| Appears in Collections: | Медэлектроника - 2024
|
