CLASSIFICATION D'IMAGES RADIOLOGIQUES PAR APPRENTISSAGE PROFOND OPTIMISÉ

Idioma: francés

Editorial: Editions Notre Savoir Okt 2021, 2021

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Les réseaux neuronaux convolutifs profonds, ou simplement les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), sont récemment devenus l'un des modèles d'apprentissage les plus puissants et les plus expressifs pour la reconnaissance des formes d'images, le traitement des images médicales, la vision par ordinateur, la reconnaissance optique des caractères et la reconnaissance de l'écriture manuscrite, etc. qui permettent d'effectuer des tâches de classification, tant binaires que catégorielles, de manière efficace et simple. En plus de sa large utilisation dans divers domaines et champs, il a gagné en popularité et en reconnaissance dans le domaine des sciences médicales, car divers rapports médicaux sont aujourd'hui très fiables sur la reconnaissance d'images basée sur l'apprentissage profond. Dans ce livre, nous avons formé un modèle de réseau neuronal structuré profond, qui est essentiellement un modèle CNN sur un grand ensemble de données d'images radiographiques appelé MURA (Musculoskeletal Radiographs Abnormality) et nous avons essayé de prédire les anomalies d'une image radiographique (si une image est normale ou anormale) sur la base de classifications binaires. 72 pp. Französisch.…

N° de ref. del artículo 9786204171630

Título
CLASSIFICATION D'IMAGES RADIOLOGIQUES PAR APPRENTISSAGE PROFOND OPTIMISÉ
Autor
Mahesh Jangid
Editorial
Editions Notre Savoir Okt 2021
Año de publicación
2021
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
francés
ISBN 10
6204171631
ISBN 13
9786204171630
Peso del artículo
125 gramos
Dimensiones
220x150x5 mm

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