Digital catalogue


 

Choice of metadata IPR SMART

Page 1, Results: 1

Report on unfulfilled requests: 0

144528
Пылов, П. А.
    Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 108 с. - ISBN 978-5-9729-2042-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
альцгеймер -- глубокое обучение -- деменция -- заболевание -- медицинский снимок -- ранняя диагностика -- томография
Аннотация: Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно автоматизировать процесс определения диагноза на самых ранних стадиях. Программный код реализован на популярном языке программирования Python, поэтому любой желающий сможет запустить проект на своем собственном персональном компьютере. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Протодьяконов, А. В.

Пылов, П. А. Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции [Электронный ресурс] : Монография / Пылов П. А., 2024. - 108 с.

1.

Пылов, П. А. Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции [Электронный ресурс] : Монография / Пылов П. А., 2024. - 108 с.


144528
Пылов, П. А.
    Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 108 с. - ISBN 978-5-9729-2042-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
альцгеймер -- глубокое обучение -- деменция -- заболевание -- медицинский снимок -- ранняя диагностика -- томография
Аннотация: Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно автоматизировать процесс определения диагноза на самых ранних стадиях. Программный код реализован на популярном языке программирования Python, поэтому любой желающий сможет запустить проект на своем собственном персональном компьютере. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Протодьяконов, А. В.

Page 1, Results: 1

 

All acquisitions for 
Or select a month