Интеллектуальный анализ экзокардиографических изображений с помощью алгоритма cnn (сверточных нейронных сетей)

БеУ Бегимов; Т Бурибоев

➤

Интеллектуальный анализ экзокардиографических изображений с помощью алгоритма cnn (сверточных нейронных сетей)

inLibrary

Google Scholar

29-03-2024

Журнал:

Международный научный журнал «ALFRAGANUS»

Выпуск:

№ 7 (2024)

Отрасль знаний

Научная статья

БеУ Бегимов

Alfraganus University

uktam1985beg@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-6983-6709
Т Бурибоев

Alfraganus University

buriboevtolib@gmail.com

https://orcid.org/0000-0003-2709-1232

CC BY f

97-105

Скачать

Статья в Google Scholar

Бегимов, Б., & Бурибоев, Т. (2024). Интеллектуальный анализ экзокардиографических изображений с помощью алгоритма cnn (сверточных нейронных сетей). Международный научный журнал «ALFRAGANUS», 1(7), 97–105. извлечено от https://inlibrary.uz/index.php/alfraganus/article/view/30450

Следующие инструменты устройства для управления компьютерной сетью позволяют соединять аппаратное обеспечение и локальные вычислительные сети
Международный научный журнал «ALFRAGANUS»: № 7 (2024) / У Бегимов, Т Бурибоев,

Цитаты

Сrossref

Scopus

Google

Ключевые слова:

SIANNS / глубокое обучение / сверточные слои / сверточная нейронная сеть / весовое искажение / нейронная сеть

Аннотация

Одним из самых опасных заболеваний, угрожающих жизни человека, являются болезни сердца. Одним из способов анализа заболеваний сердца является проведение эхокардиографии. Результаты эхокардиографического теста могут указать, в норме сердце пациента или нет, путем определения области полости сердца. Поэтому появилось много исследований, направленных на анализ работы сердца. Таким образом, я заинтересован в разработке системы путем ввода четырех точек обзора сердца, а именно 2 парастернальных вида (длинная ось и короткая ось) и 2 апикальных вида (две камеры и четыре камеры с четырьмя камерами), с целью этого исследования, позволяющего сегментировать область полости сердца. Это исследование является частью большого проекта, целью которого является анализ состояния сердца с 4-х входных точек зрения на сердце, и проект разделен на несколько разделов. В данном исследовании основное внимание уделяется процессу сегментации эхокардиографических изображений для получения изображений полости сердца с 4 входными точками обзора сердца с использованием метода глубокого обучения с использованием сверточных слоев.

Библиографические ссылки

Khudaykulov S.I., Begimov U.I., Structural characteristics of a cavera at a small bubble stage of cavitation // 2021 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT) | 978-1-6654-3258-0/21/$31.00 ©2021 IEEE | DOI: 10.1109/ICISCT52966.2021.9670426 – 3 p.

Нуржанов Ф. Р., Даулетов А. Ю. Математические методы и алгоритмы распознавания изображения лица человека //INTERNATIONAL INNOVATION RESEARCH. – 2017. – С. 123-126.

Muminov B., Dauletov A. Mathematical and Information Model of Electronic Document Management System //2021 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT). – IEEE, 2021. – С. 01-04.

inLibrary — это научная электронная библиотека, построенная на парадигме открытой науки (Open Science), основными задачами которой является популяризация науки и научной деятельности, общественный контроль качества научных публикаций, развитие междисциплинарных исследований, современного института научной рецензии, повышение цитируемости узбекской науки и построение инфраструктуры знаний.

КОНТАКТЫ:

Республика Узбекистан, г. Ташкент, ул.Паркент 51, этаж 2

(+998) 99-006-61-10

info@inscience.uz

НАВИГАЦИЯ:

Журналы

Конференции

Организации

Авторы

Блог

Контакты