Tytuł:

Methods for reduction of blur effect in the denoising autoencoder model for rib suppression in CXR images ; Metody redukcji efektu rozmycia w modelu odszumiającego autoenkodera do tłumienia żeber w obrazach RTG

Tytuł publikacji grupowej:

Recent advances in computational oncology and personalized medicine

Autor:

Kalisz, Seweryn ; Marczyk, Michał

Słowa kluczowe:

onkologia obliczeniowa ; medycyna spersonalizowana ; efekty rozmycia ; obrazy radiologiczne ; obrazy CXR ; badania RTG ; obrazy RTG ; Deep Learning ; głębokie uczenie maszynowe ; odszumiające autoenkodery ; redukcja szumów obrazu

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:10.34918/85105

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