Tytuł:

Influence of various preprocessing techniques and model parameters on network performance in COVID-19 detection ; Wpływ różnych technik wstępnego przetwarzania danych oraz parametrów modelu na wydajność sieci w detekcji COVID-19

Tytuł publikacji grupowej:

Recent advances in computational oncology and personalized medicine

Autor:

Śliwińska, Wiktoria ; Suwalska, Aleksandra ; Marczyk, Michał

Słowa kluczowe:

onkologia obliczeniowa ; medycyna spersonalizowana ; COVID-19 ; Deep Learning ; głębokie uczenie maszynowe ; badania RTG ; klasyfikacja obrazów ; obrazy radiologiczne ; diagnostyka medyczna ; przetwarzanie danych obrazowych

Miejsce wydania:

Gliwice

Wydawca:

Wydawnictwo Politechniki Śląskiej

Data wydania:

2022

Współtwórca:

Krukiewicz, Katarzyna. Red. ; Bajkacz, Sylwia. Red. ; Marczyk, Michał. Red. ; Ostrowski, Ziemowit. Red. ; Bugdol, Monika. Red. ; Polańska, Joanna. Red. serii

Uwagi:

Konferencja POB1 "Onkologia obliczeniowa i spersonalizowana medycyna" - COPM2022, Gliwice 27.04.2022 r.

Typ zasobu:

artykuł

Seria:

Inicjatywa Doskonałości - Uczelnia Badawcza ; Priorytetowy Obszar Badawczy (POB1)

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

Baza Wiedzy PŚ ; doi:10.34918/85104

Źródło:

Recent advances in computational oncology and personalized medicine. Vol. 2, The challenges of the future. Ed. by Katarzyna Krukiewicz, Michał Marczyk, Monika Bugdol, Sylwia Bajkacz, Ziemowit Ostrowski. Gliwice 2022 (Monografia Politechniki Śląskiej ; nr 969) ; ISBN 978-83-7880-876-3

Język:

eng

Powiązania:

Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Politechnika Śląska ; Yale Cancer Center. Yale School of Medicine (USA) ; Szkoła Doktorów. Politechnika Śląska

Prawa:

własność autora

Dostęp:

zasób dostępny bez ograniczeń