Andere Kunden interessierten sich auch für
![Ein System zur Vorhersage und Analyse von Krebserkrankungen mit DL Algo]( "Ein System zur Vorhersage und Analyse von Krebserkrankungen mit DL Algo")
Ein System zur Vorhersage und Analyse von Krebserkrankungen mit DL Algo43,90 €![A System for Prediction and Analysis of Cancer Disease Using DL Algo]( "A System for Prediction and Analysis of Cancer Disease Using DL Algo")
A System for Prediction and Analysis of Cancer Disease Using DL Algo30,99 €![Un sistema per la previsione e l'analisi della malattia del cancro utilizzando l'algoritmo DL]( "Un sistema per la previsione e l'analisi della malattia del cancro utilizzando l'algoritmo DL")
Un sistema per la previsione e l'analisi della malattia del cancro utilizzando l'algoritmo DL31,99 €![Système de prédiction et d'analyse de la maladie cancéreuse à l'aide de l'algorithme DL]( "Système de prédiction et d'analyse de la maladie cancéreuse à l'aide de l'algorithme DL")
Système de prédiction et d'analyse de la maladie cancéreuse à l'aide de l'algorithme DL31,99 €![Uwierzytelnianie osobiste z wykorzystaniem wielospektralnych cech odbitki d¿oni]( "Uwierzytelnianie osobiste z wykorzystaniem wielospektralnych cech odbitki d¿oni")
Uwierzytelnianie osobiste z wykorzystaniem wielospektralnych cech odbitki d¿oni26,99 €![PROPOZYCJA PROGRAMU DYDAKTYCZNEGO]( "PROPOZYCJA PROGRAMU DYDAKTYCZNEGO")
PROPOZYCJA PROGRAMU DYDAKTYCZNEGO31,99 €![Alternative Bildung in einem integrativen System]( "Alternative Bildung in einem integrativen System")
Alternative Bildung in einem integrativen System48,60 €
Dok¿adne przewidywanie i analiza chorób nowotworowych odgrywa kluczow¿ rol¿ w poprawie wyników pacjentów i planowaniu leczenia. W niniejszej rozprawie doktorskiej opracowano model przewidywania i analizy raka przy u¿yciu algorytmów g¿¿bokiego uczenia, w szczególno¿ci sztucznych sieci neuronowych (ANN) i konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), z wykorzystaniem obrazów PET/CT. System ma na celu zwi¿kszenie dok¿adno¿ci i skuteczno¿ci diagnozy raka oraz zapewnia cenne informacje do podejmowania decyzji dotycz¿cych leczenia. System wykorzystuje moc modeli g¿¿bokiego uczenia si¿, o których wiadomo, ¿e dostarczaj¿ cennych informacji na temat metabolizmu raka i struktur anatomicznych. Trenuj¿c modele CNN na du¿ym zbiorze danych obrazów PET/CT z adnotacjami, system mo¿e nauczy¿ si¿ rozpoznawä wzorce i cechy wskazuj¿ce na regiony nowotworowe. Aby oceni¿ dok¿adno¿¿ systemu, zastosowano wskäniki wydajno¿ci, takie jak Intersection over Union (IoU) i F-measure. IoU mierzy nak¿adanie si¿ przewidywanych regionów nowotworowych i adnotacji prawdy naziemnej, podczas gdy miara F ocenia równowag¿ mi¿dzy precyzj¿ i wycofaniem przewidywä. Wskäniki te zapewniaj¿ ilo¿ciowe miary wydajno¿ci systemu.