Показать сокращенную информацию

Creating a neural network model for analysis of the individual pathohistological signs of invasive ductal breast carcinoma

dc.contributor.authorХонов, В. Р.
dc.contributor.authorКукареко, А. П.
dc.date.accessioned2024-03-21T07:39:30Z
dc.date.available2024-03-21T07:39:30Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://rep.bsmu.by/handle/BSMU/40766
dc.descriptionХонов, В. Р. Разработка нейросетевой модели для анализа отдельных патогистологических признаков инвазивной протоковой карциномы молочной железы [электронный ресурс] / В. Р. Хонов, А. П. Кукареко // Студенты и молодые ученые БГМУ – медицинской науке и здравоохранению Республики Беларусь : сб. науч. тр. студентов и молодых ученых / под ред. С. П. Рубниковича, В. А. Филонюка. – Минск, 2023. – С. 96-100. Научные руководители: канд. мед. наук, доц. Т.А. Бич, канд. мед. наук, доц. В.С. Гайдук.ru_RU
dc.description.abstractРезюме. В этой работе мы представляем систему для автоматизированной сегментации отдельных патогистологических признаков инвазивной протоковой карциномы молочной железы, основанную на глубоком обучении, с использованием гистопатологических полнослайдовых изображений, окрашенных гематоксилином и эозином.ru_RU
dc.description.abstractResume. In this paper, we present a system for automated segmentation of individual pathohistological signs of invasive ductal breast carcinoma, based on deep learning, using histopathological full-slide images stained with hematoxylin and eosin.
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГМУru_RU
dc.titleРазработка нейросетевой модели для анализа отдельных патогистологических признаков инвазивной протоковой карциномы молочной железыru_RU
dc.titleCreating a neural network model for analysis of the individual pathohistological signs of invasive ductal breast carcinoma
dc.typeArticleru_RU


Файлы в этом документе

Thumbnail

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию