Thư viện tập trung - Thư viện điện tử

Luận án, luận văn

Nghiên cứu, phát triển một số kỹ thuật học sâu áp dụng cho phân vùng polyp trên ảnh nội soi đại tràng: LATS Toán học: 9.46.01.10/ Lê Thị Thu Hồng

Tác giả : Lê Thị Thu Hồng

Năm xuất bản : 2022

Nơi xuất bản : H.

Mô tả vật lý : xi, 116 tr.: minh hoạ; 30 cm 2 tt

Số phân loại : 616.07545

Chủ đề : 1. Đại tràng. 2. Nội soi. 3. Kĩ thuật học sâu. 4. Polyp.

Chia sẻ

Thông tin chi tiết

Tóm tắt :

Nghiên cứu, phân tích, đánh giá các mô hình học sâu, các kỹ thuật thị giác tiên tiến để phân vùng đối tượng trên ảnh, đặc biệt là ảnh y tế. Khảo sát, phân tích, đánh giá các bộ dữ liệu ảnh nội soi đại tràng chuẩn và các dữ liệu ảnh nội soi thu thập được từ hệ thống PACS của Bệnh viện 103. Tìm hiểu kỹ thuật học chuyển giao để chuyển giao các trí thức học được của các mạng đã huấn luyện sẵn trên các bộ dữ liệu lớn vào giải quyết bài toán trên lĩnh vực ảnh nội soi đại tràng. Nghiên cứu các phương pháp học bán giám sát để tận dụng được kho dữ liệu lớn các dữ liệu ảnh nội soi đại tràng không được gán nhãn thu thập từ hệ thống PACS nhằm nâng cao hiệu quả của phân vùng polyp trên ảnh nội soi đại tràng; các phương pháp tăng cường dữ liệu huấn luyện cho mô hình học sâu phân vùng polyp trên ảnh nội soi đại tràng nhằm khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu huấn luyện có gán nhãn phân vùng polyp

Chia sẻ

Hiển thị MARC

Thông tin dữ liệu nguồn

Thư viện	Ký hiệu xếp giá	Dữ liệu nguồn
Thư viện Quốc gia Việt Nam	LA22.0731.1, LA22.0731.2, LA22.0731.3, LA22.0731.4	https://opac.nlv.gov.vn/pages/opac/wpid-detailbib-id-872412.html

Ldr		02320aam 22003138a 4500
001		CLN251707457
005	__	20221028191038.0
008	__	220805s2022 \|\|\|\|\|\|viesd
041	0_	$avie
082	04	$223$a616.07545$bNGH305C
100	1_	$aLê Thị Thu Hồng
242	00	$aResearch, development of techniques in deep learning for polyp segmentation on colonoscopy image
245	10	$aNghiên cứu, phát triển một số kỹ thuật học sâu áp dụng cho phân vùng polyp trên ảnh nội soi đại tràng:$bLATS Toán học: 9.46.01.10/$cLê Thị Thu Hồng
260	__	$aH.,$c2022
300	__	$axi, 116 tr.:$bminh hoạ;$c30 cm$e2 tt
502	__	$aViện Khoa học và Công nghệ Quân sự ; Ngày bảo vệ: 27/06/2022
504	__	$aThư mục: tr. 108-116
520	__	$aNghiên cứu, phân tích, đánh giá các mô hình học sâu, các kỹ thuật thị giác tiên tiến để phân vùng đối tượng trên ảnh, đặc biệt là ảnh y tế. Khảo sát, phân tích, đánh giá các bộ dữ liệu ảnh nội soi đại tràng chuẩn và các dữ liệu ảnh nội soi thu thập được từ hệ thống PACS của Bệnh viện 103. Tìm hiểu kỹ thuật học chuyển giao để chuyển giao các trí thức học được của các mạng đã huấn luyện sẵn trên các bộ dữ liệu lớn vào giải quyết bài toán trên lĩnh vực ảnh nội soi đại tràng. Nghiên cứu các phương pháp học bán giám sát để tận dụng được kho dữ liệu lớn các dữ liệu ảnh nội soi đại tràng không được gán nhãn thu thập từ hệ thống PACS nhằm nâng cao hiệu quả của phân vùng polyp trên ảnh nội soi đại tràng; các phương pháp tăng cường dữ liệu huấn luyện cho mô hình học sâu phân vùng polyp trên ảnh nội soi đại tràng nhằm khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu huấn luyện có gán nhãn phân vùng polyp
650	_7	$2Bộ TK TVQG$aNội soi
650	_7	$2Bộ TK TVQG$aĐại tràng
653	__	$aKĩ thuật học sâu
653	__	$aPolyp
852		$aNLV$bNLV$jLA22.0731.1
852		$aNLV$bNLV$jLA22.0731.2
852		$aNLV$bNLV$jLA22.0731.3
852		$aNLV$bNLV$jLA22.0731.4
900		1
925		G
926		0
927		LA

Nghiên cứu, phát triển một số kỹ thuật học sâu áp dụng cho phân vùng polyp trên ảnh nội soi đại tràng: LATS Toán học: 9.46.01.10/ Lê Thị Thu Hồng

Thông tin dữ liệu nguồn

Tài liệu cùng tác giả

Tài liệu cùng danh mục chủ đề

Lời ngỏ

Mục đích và phương châm hoạt động

Bản quyền