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 |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
78paper033173.pdf | 428.93 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.