По вашему запросу найдено документов: 138

Страница 1 из 14

Multilayer Convolutional Neural Network Computer Vision Is Effective in Automatic OCT Image Processing
Mustafina, IA, Ishmetov, V., Zagidullin, N, Buzaev, IV (2022)
Multilayer Convolutional Neural Network Computer Vision Is Effective in Automatic OCT Image
Machine Learning Methods and Models for Recognizing Lung Inhomogeneity from Computed Tomography Scans
Shakhmametova, G. R., Stepanova, E. S., Akhmetshin, A. A., Zulkarneev, R. Kh. (2023)
the recognition stage, a lightweight convolutional neural network (CNN) is used. The developed approach provides
Identification of Pathological Formations in the Lungs Based on Machine Learning Methods
Shakhmametova, G.R., Vakkazov, N.O., Zulkarneev, R.KH. (2020)
. To implement the stage of recognition of pathological formations, CNN convolutional neural network is used
NEURAL NETWORK MODEL AS THE MULTIDISCIPLINARY TEAM MEMBER IN CLINICAL DECISION SUPPORT TO AVOID MEDICAL MISTAKES (ALYNX CONCEPT)
Buzaev, Igor V., Plechev, Vladimir V., Nikolaeva, Irina E., Galimova, Rezida (2017)
algorithm, for example, a neural network model in decision-making system to avoid possible mistakes in a
Прогнозирование клинически узкого таза с помощью нейросетевого анализа данных
Predicting a clinically narrow pelvis using neural network data analysis
Ziganshin, Aydar M., Dikke, Galina B., Mudrov, Viсtor A., Зиганшин, А.М., Дикке, Г.Б., Мудров, В.А. (2023)
модуля Neural Networks программы SPSS Statistics Version 25.0 (IBM, США). Результаты. Несмотря на
Reliability analysis of power distribution network based on Pso-DBN
Shan, H., Sun, Y., Zhang, W., Kudreyko, A., Ren, L. (2020)
the superiority of applying deep neural network to the reliability analysis of distribution network. © 2020
Современные возможности применения технологий искусственного интеллекта в сердечно-сосудистой визуализации
Modern capabilities of artificial intelligence technologies in cardiovascular imaging
Islamgulov, Almaz Kh., Bogdanova, Alina S., Sufiiarov, Damir I., Chernyavskaya, Alina V., Bairakaeva, Elena R., Maksimova, Anastasia A., Nemychnikov, Nikita V., Bikieva, Dina R., Shakhmaeva, Alsu I., Burdina, Lyubov A., Bolekhan, Aleksandr V., Akimov, Egor I., Shurakova, Zilya Z., Исламгулов, А.Х., Богданова, А.С., Суфияров, Д.И., Чернявская, А.В., Байракаева, Е.Р., Максимова, А.А., Немычников, Н.В., Бикиева, Д.Р., Шахмаева, А.И., Бурдина, Л.А., Болехан, А.В., Акимов, Е.И., Шуракова, З.З. (2025)
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОНКОЛОГИИ: ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ONCOLOGY: A LOOK INTO THE FUTURE
ГАНЦЕВ, Ш.Х., ФРАНЦ, М.В., Gantsev, Sh.Kh., Frants, M.V. (2019)
NEURAL NETWORKS
Развитие технологий искусственного интеллекта в онкологии и лучевой диагностике
Artificial Intelligence Developments in Medical Visualization and Oncology
И. В. Бузаев, I. V. Buzaev, В. В. Плечев, V. V. Plechev, Р. М. Галимова, R. M. Galimova, А. Р. Киреев, A. R. Kireev, Л. Х. Юлдыбаев, L. K. Yuldybaev, А. Ф. Шайхулова, A. F. Shaykhulova, С. Г. Ахмерова, S. G. Akhmerova (Креативная хирургия и онкология, №3, 2019)
Оптическая неинвазивная диагностика новообразований кожи с использованием рамановской спектроскопии
Raman Spectroscopy in Optical Non-Invasive Diagnostics of Skin Neoplasms
О. И. Каганов, O. I. Kaganov, Ю. Г. Логинова, I. G. Loginova, А. А. Морятов, A. A. Moryatov, С. В. Козлов, S. V. Kozlov, А. Е. Орлов, A. E. Orlov, И. А. Братченко, I. A. Bratchenko, Б. Б. Джураев, B. B. Dzhuraev (Креативная хирургия и онкология, №2, 2024)

Страница 1 из 14

Google Scholar
OpenDoar

Фасеты

Авторы
Ключевые слова
Год