Phân loại ảnh hưởng ung thư vú dựa trên mô hình học sâu
Với hướng tiếp cận mạng nơ ron học sâu CNN và các chiến lược huấn luyện mạng, mục tiêu chung của đề tài này nhằm phân loại hình ảnh mô vú DDSM và miniMIAS thành các lớp lành tính hay ác tính và có thể phân loại các cùng vôi hóa cũng như các khối u là lành tính hoặc ác tính dựa trên mạng nơ ron học s...
Gorde:
| Egile nagusia: | Lê Thanh Huy |
|---|---|
| Beste egile batzuk: | PGS. TS. Nguyễn Thanh Bình (người hướng dẫn khoa học) |
| Hizkuntza: | vie |
| Argitaratua: |
Trường Đại học Trà Vinh
2023
|
| Sarrera elektronikoa: | https://opac.tvu.edu.vn/pages/opac/wpid-detailbib-id-44861.html |
| Etiketak: |
Etiketa erantsi
Etiketarik gabe, Izan zaitez lehena erregistro honi etiketa jartzen!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu – Phát triển Dạy và Học, Trường Đại học Trà Vinh |
|---|
Antzeko izenburuak
-
PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN HỌC SÂU TRONG PHÂN LOẠI HÌNH ẢNH MỜ SỬ DỤNG KIẾN TRÚC DENSENET-121
nork: Nguyễn, Quang Thi, et al.
Argitaratua: (2025) -
Phương pháp kết hợp dựa trên mô hình học sâu cho phân tích tình cảm trên hình ảnh
nork: Đỗ, Hoàng Nam, et al.
Argitaratua: (2025) -
Mô hình khử nhiễu ảnh dựa trên mạng CNN sâu và kết nối nhảy
nork: Từ, Nguyên Phương, et al.
Argitaratua: (2021) -
Robot nhổ cỏ tự động dựa trên phân tích ảnh sử dụng mô hình học sâu
nork: Phan, Trần Đăng Khoa, et al.
Argitaratua: (2023) -
Ứng dụng học sâu trong hỗ trợ chẩn đoán ung thư da dựa vào hình ảnh
nork: Huỳnh, Chỉnh, et al.
Argitaratua: (2021)