Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Y Tế - Sức Khoẻ
Y khoa - Dược
Ứng dụng mô hình U-NET phát hiện vùng bất thường trên ảnh MRI não
tailieunhanh - Ứng dụng mô hình U-NET phát hiện vùng bất thường trên ảnh MRI não
Mô hình đánh giá trên tập dữ liệu DICOM được thu thập tại bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ của 10 bệnh nhân với 212 ảnh MRI (sử dụng chuỗi xung Flair) trong đó chứa 101 lát cắt MRI có vùng khối u và 111 lát cắt bình thường. Mô hình U-Net đã được hiệu chỉnh, bổ sung để đáp ứng với các hình ảnh đầu vào là ảnh DICOM | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Nha Trang ngày 8-9 10 2020 DOI ỨNG DỤNG MÔ HÌNH U-NET PHÁT HIỆN VÙNG BẤT THƯỜNG TRÊN ẢNH MRI NÃO Lê Minh Lợi1 2 Trần Nguyễn Minh Thư1 Hồ Trọng Nguyễn1 Phạm Nguyên Khang1 1 Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông Đại học Cần Thơ 2 Trường Đại học Y Dược Cần Thơ leminhloi@ nguyenb1607009@ tnmthu@ pnkhang@ TÓM TẮT Chụp cộng hưởng từ MRI não là một phương pháp tạo hình cắt lớp giúp phát hiện các bệnh lý của não như u nang xuất huyết u não và các bất thường của cấu trúc não trong quá trình phát triển. Trong nghiên cứu này mô hình U-Net được ứng dụng để dự đoán vùng bất thường trên ảnh MRI não. Mô hình U-Net được huấn luyện trên tập dữ liệu LGG của 110 bệnh với 3929 ảnh MRI . Mô hình đánh giá trên tập dữ liệu DICOM được thu thập tại bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ của 10 bệnh nhân với 212 ảnh MRI sử dụng chuỗi xung Flair trong đó chứa 101 lát cắt MRI có vùng khối u và 111 lát cắt bình thường. Mô hình U-Net đã được hiệu chỉnh bổ sung để đáp ứng với các hình ảnh đầu vào là ảnh DICOM. Mô hình đã đạt được độ chính xác trung bình là 85 5 khi so sánh kết quả dự đoán được bởi mô hình và kết quả đánh giá của các bác sĩ tại bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ. Từ khóa Mô hình học sâu phát hiện vùng bất thường ảnh MRI. I. GIỚI THIỆU Hình ảnh chụp cắt lớp sọ não MRI là tập hợp nhiều ảnh chụp cắt ngang hoặc cắt dọc sọ não để phản ảnh cấu trúc sọ và mô não bên trong 1 . Sọ não là xương các mô não gồm chất xám nước mỗi thành phần này có khả năng hấp thu năng lượng tia X đi qua khác nhau từ đó tạo nên ảnh với thể hiện và màu khác nhau. Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh dựa vào cơ chế tạo ảnh này để khảo sát với mục tiêu là tìm ra vùng bất thường trên ảnh MRI. Mỗi bệnh nhân khi chụp MRI được kỹ thuật viên chụp nhiều lần mỗi lần tứng với các điều chỉnh cường độ tín hiệu khác nhau tạo nhên nhiều bộ ảnh MRI khác
Thủy Trang
52
7
pdf
Báo lỗi
Trùng lắp nội dung
Văn hóa đồi trụy
Phản động
Bản quyền
File lỗi
Khác
Upload
Tải xuống
đang nạp các trang xem trước
Bấm vào đây để xem trước nội dung
Tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng
5
73
2
Xây dựng hệ thống phát hiện phương tiện giao thông sử dụng mô hình học sâu YOLO3
4
68
3
Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Xây dựng ứng dụng phát hiện lửa dựa trên mô hình học sâu trên Jetson Nano
94
3
1
Mô hình CNN nhẹ cho bài toán phân loại sâu bệnh trên lúa
5
28
3
Luận văn Thạc sĩ Quản lý thông tin: Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại
69
59
3
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - ĐH Bách khoa Hà Nội
65
57
4
Mô phỏng kịch bản sóng thần cực đại phát sinh trên vùng nguồn máng biển sâu manila bằng mô hình comcot
10
91
0
Ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh kết hợp mô hình mạng học sâu nhận dạng hoa quả xuất khẩu
8
47
2
Phân tích ứng xử tường vây hố đào sâu trong nền sét bằng các mô hình đất khác nhau
9
1
1
Tái nhận dạng phương tiện giao thông sử dụng mạng kết hợp các đặc trưng học sâu
7
43
3
TÀI LIỆU XEM NHIỀU
Một Case Về Hematology (1)
8
461867
55
Giới thiệu :Lập trình mã nguồn mở
14
22643
59
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10892
529
Câu hỏi và đáp án bài tập tình huống Quản trị học
14
10066
446
Phân tích và làm rõ ý kiến sau: “Bài thơ Tự tình II vừa nói lên bi kịch duyên phận vừa cho thấy khát vọng sống, khát vọng hạnh phúc của Hồ Xuân Hương”
3
9519
104
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8281
1125
Tiểu luận: Nội dung tư tưởng Hồ Chí Minh về đạo đức
16
8238
423
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7864
2220
Đề tài: Dự án kinh doanh thời trang quần áo nữ
17
6687
253
Vật lý hạt cơ bản (1)
29
5770
85
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Y khoa - Dược
Mô hình học sâu
Phát hiện vùng bất thường
Ứng dụng mô hình U NET
Ảnh MRI não
Chuỗi xung Flair
Mô hình xác định giai đoạn sinh trưởng
Cây dưa lưới trồng trong nhà màng
Nông nghiệp thông minh
Thị giác máy tính
Hệ thống phát hiện phương tiện giao thông
Nhận diện phương tiện giao thông
Mô hình học sâu YOLO3
Ngôn ngữ lập trình
Mô hình mạng học sâu YOLO
Khóa luận tốt nghiệp
Mạng máy tính và truyền thông
Ứng dụng phát hiện lửa
Mô hình học sâu trên Jetson Nano
Thuật toán học sâu
Mô hình Deep Learning
Thiết bị nhúng Jetson Nano
Phân loại ảnh
Mô hình CNN nhẹ
Sâu bệnh trên lúa
Chất lượng lúa thu hoạch
Luận văn Thạc sĩ
Luận văn Thạc sĩ Quản lý thông tin
Quản lý thông tin
Công nghệ thông tin
Kĩ thuật lọc cộng tác
Mô hình hệ thống khuyến nghị thương mại
Bài giảng Học sâu và ứng dụng
Học sâu và ứng dụng
Mô hình sinh dữ liệu
Mô hình tự mã hóa
Variational Autoencoders
Biểu diễn không gian ẩn
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển
Mô phỏng kịch bản sóng thần cực đại
Vùng nguồn máng biển sâu manila
Mô hình comcot
Mô phỏng quá trình ngập lụt
Ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh
Mô hình mạng học sâu
Dạng hoa quả xuất khẩu
Mạng noron tích chập sâu
Phân loại cà chua xuất khẩu
Kỷ yếu Hội thảo khoa học
Hội thảo khoa học về Cơ khí động lực
Tường vây hố đào sâu
Phân tích ứng xử tường vây hố đào sâu
Bài toán địa kỹ thuật
Mô hình Mohr Coulomb
Tái nhận dạng phương tiện giao thông
Đặc trưng học sâu
Kết hợp đặc trưng học sâu
Bộ dữ liệu VeRi 776
Mô hình học sâu Vcolor
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Ứng dụng học sâu
Mô hình huấn luyện sẵn
Nhận dạng thực thể định danh
Suy diễn logic
Riêng tư dữ liệu
Bảo mật dữ liệu
Dữ liệu trong học sâu
Phương pháp học sâu
Biện pháp an toàn thông tin
Rủi ro vi phạm riêng tư dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
Phân tích trực tiếp
Kết cấu giàn
Ước lượng khả năng chịu tải
Giàn phi tuyến
Xây dựng mô hình học sâu
Luận án Tiến sĩ
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
Hệ thống thông tin
Mô hình phát hiện bất thường mạng
Phương pháp học sâu NAD tiêu biểu
Mô hình NAD
Khoá luận tốt nghiệp Đại học
Khóa luận tốt nghiệp ngành Lâm nghiệp
Kỹ thuật Lâm sinh
Mô hình vườn thực vật
Tình hình sâu bệnh hại
Viễn thám khoa học
Nghiên cứu quặng đới sâu
Dự báo tiềm năng khoáng sản
Mô hình hóa cấu trúc ẩn sâu
Nghiên cứu tài nguyên quặng mỏ
Tài nguyên quặng mỏ
Nhận dạng 26 bậc tự do của bàn tay
Nhận dạng 26 bậc tự do
Phương pháp mô hình với ảnh màu – độ sâu
Phương pháp mô hình
26 bậc tự do
Cấu trúc giải phẫu học
Ma trận đồ họa
Bảo quản lạnh sâu
Ghép tự thân
Đặc điểm dịch tễ
Labo bảo quản mô Đai học Y Hà Nội
Bảo quản lạnh sâu mảnh xương sọ
Tình hình bảo quản và ghép lại mảnh xương sọ
Sâu bệnh hại thuộc họ Long não
Khóa luận tốt nghiệp ngành Thú y
Sâu bệnh hại cây bản địa
Phân loại hình ảnh
Phân loại người đi bộ
Mô hình phát hiện đối tượng YOLO
Mô hình VGG
Hội thảo khoa học về Thương mại
Mạng nơ ron tích chập
Công nghệ học sâu
Phân loại rác thải
Mô hình phân loại rác thải tự động
Đặc trưng ngôn ngữ
Mô hình học máy thống kê
Mô hình BERT
Bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Kỹ thuật học sâu
Hiệu năng của Noma CRN
Ứng dụng kỹ thuật học sâu
Mô hình NOMA CRN
Tạp chí Khoa học Công nghệ Thực phẩm
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
BÀI GIẢNG VỀ - MẠCH ĐIỆN II - Chương I: Phân tích mạch trong miền thời gian
38
140
0
27-04-2024
The profit magic of stock Timing The Markets_5
22
119
0
27-04-2024
Đóng mới oto 8 chỗ ngồi part 9
10
116
0
27-04-2024
Diseases of the Liver and Biliary System - part 1
33
124
0
27-04-2024
Data Structures and Algorithms - Chapter 9: Hashing
54
113
0
27-04-2024
New Trends and Developments in Automotive Industry Part 7
35
95
0
27-04-2024
MẪU GIẤY PHÉP VẬN TẢI LOẠI C
2
108
0
27-04-2024
báo cáo hóa học:" Journal of the International AIDS Society: an important step forward"
2
84
0
27-04-2024
Điều bạn cần làm để giữ chặt tình yêu
5
107
0
27-04-2024
Anh văn TOEFL Vocabulary-008
8
86
0
27-04-2024
TÀI LIỆU HOT
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7864
2220
Giáo trình Tư tưởng Hồ Chí Minh - Mạch Quang Thắng (Dành cho bậc ĐH - Không chuyên ngành Lý luận chính trị)
152
5737
1368
Ebook Chào con ba mẹ đã sẵn sàng
112
3767
1231
Ebook Tuyển tập đề bài và bài văn nghị luận xã hội: Phần 1
62
5319
1136
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8281
1125
Giáo trình Văn hóa kinh doanh - PGS.TS. Dương Thị Liễu
561
3499
643
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10892
529
Giáo trình Sinh lí học trẻ em: Phần 1 - TS Lê Thanh Vân
122
3684
525
Giáo trình Pháp luật đại cương: Phần 1 - NXB ĐH Sư Phạm
274
4046
515
Bài tập nhóm quản lý dự án: Dự án xây dựng quán cafe
35
4128
480
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.