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Artikel-Nr. 38216406


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Autor(en): 
  • Shabnam Sayqd
  • Algoritm iskusstwennyh nejronnyh setej dlq diagnostiki wypadeniq wolos u cheloweka 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 7-14 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Februar 2023  
    Genre:  Naturwissensch., Medizin, Technik 
    ISBN:  9786205686638 
    EAN-Code: 
    9786205686638 
    Verlag:  Sciencia Scripts 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Russisch  
    Dimensionen:  H 220 mm / B 150 mm / D 11 mm 
    Gewicht:  268 gr 
    Seiten:  168 
    Zus. Info:  Paperback 
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    Inhalt:
    V ätoj knige iskusstwennye nejronnye seti (INS) ispol'zuütsq dlq diagnostiki wypadeniq wolos u pacientow. Autoimmunnoe zabolewanie, izwestnoe kak Alopecia Areata (AA), priwodit k wypadeniü wolos w porazhennoj oblasti. Poslednie dannye po wsemu miru pokazywaüt, chto AA porazhaet 1 iz 1000 chelowek, a chastota zabolewaemosti sostawlqet 2%. Naprimer, klassifikaciq wazhna w oblasti mediciny, poskol'ku odna iz osnownyh zadach wracha - ustanowit' nalichie ili otsutstwie zabolewaniq u pacienta. Cel' dannogo issledowaniq - ocenit' tochnost' nejronnyh setej dlq obnaruzheniq alopecii u lüdej. Zdorowye wolosy (ZV) i alopeciq (AA) imeüt klassifikacionnuü strukturu IA, kotoraq budet podwergnuta IS, wklüchaq uluchshenie i segmentaciü CLAHE. Zatem, dlq powysheniq tochnosti predlozhennoj shemy, bylo ispol'zowano uwelichenie dannyh (DA) dlq generacii dopolnitel'nyh dannyh. Zatem dlq izwlecheniq priznakow byla ispol'zowana predwaritel'no obuchennaq model' CNN VGG- 19. Dlq sozdaniq modeli mashinnogo obucheniq ispol'zowalsq podhod klassifikacii Support Vector Machine (SVM). Ostawshiesq izobrazheniq serii byli ispol'zowany dlq testirowaniq. Predlozhennaq model' VGG-SVM prodemonstrirowala tochnost' 98,31% pri modelirowanii.

      



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