Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Математическими методами кластеризации интеллектуального анализа данных и машинного обучения кислородные цифровые образы могут быть о...

Название :	Медицинская диагностическая интеллектуальная система распознавания функционального состояния человека
Авторы/Редакторы :	Мазинг М. С. Зайцева А. Ю. Кисляков Ю. Я. Давыдов В. В.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Медицинская диагностическая интеллектуальная система распознавания функционального состояния человека / М. С. Мазинг, А. Ю. Зайцева, Ю. Я. Кисляков, В. В. Давыдов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 033173.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466191
Ключевые слова:	гипоксия анализ данных кислородный статус тканей интеллектуальные диагностические системы оптические системы экспресс-диагностики кластерный анализ машинное обучение медицинская диагностика цифровые кислородные образы функциональное состояние человека
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.