Полное описание

Применение методов машинного обучения при разработке алгоритма диагностики кератоконуса / Б. Э. Малюгин, С. Н. Сахнов, Л. Е. Аксенова [и др.]. - DOI 10.46418/2079-8199_2022_1_12. - Текст : непосредственный // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна = Vestnik of Saint Petersburg State University of Technologies and Desigh. Series 1. Natural and Technical Sciences. Серия 1, Естественные и технические науки : научный журнал. - 2022. - N 1. - С. 79-86. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2079-8199.

ГРНТИ	УДК
76.29.56	617.713-089.843
28.23.25	004.85

Рубрики:
Машинное обучение
Искусственный интеллект -- Применение в медицине

Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- искусственный интеллект -- SVM -- ABCD -- классификация Измайловой
Аннотация: В настоящее время медицинская диагностика в основном сосредоточена на применении инструментальных методов исследований. Различные приборы собирают большое количество данных, что вместе с развитием математических методов, позволяющих оптимизировать алгоритмы обучения, приводит к появлению автоматизированных систем скрининга пациентов (Abdelmotaal et al. 2020, Gatinel 2018, Ruiz Hidalgo et al. 2017). Результатом применения таких систем в качестве дополнительного инструмента в арсенале клиницистов является улучшение процесса диагностики (Rajkomar, Dean, and Kohane 2019, Meskó and Görög 2020).
Доп. точки доступа:
Малюгин, Борис Эдуардович
Сахнов, Сергей Николаевич
Аксенова, Любовь Евгеньевна
Аксенов, К.Д.
Красов, Андрей Владимирович
Мясникова, Виктория Владимировна


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -935529-419653)

Шифр в сводном ЭК: 69253cb5425e8e98ac2a77eb6138e56c

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽