Модель классификации мультимодальных данных о заболеваниях легких на основе позднего слияния модальностей
МНОГОМОДАЛЬНОЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ ЛЕГКИХ ВЫСОКОТОЧНЫЙ МЕТОД СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
Программа предназначена для специалистов в области глубокого обучения, занимающихся разработкой моделей классификации данных о заболеваниях легких. Программа обрабатывает две модальности: рентгеновские снимки грудной клетки и результаты лабораторных исследований пациента. Исходными данными для программы является датасет HAIM multi-modal dataset of MIMIC-IV clinical data and X-rays (version 1.0.1), PhysioNet. Архитектура мультимодальной модели глубокого обучения основана на позднем слиянии. В программе реализовано обучение подмодели обработки рентгенологических снимков, подмодели обработки результатов медицинских анализов пациентов, а также метамодель слияния результатов обучения подмоделей на двух модальностях. Вывод осуществляется в файл формата *.csv. Программа ЭВМ выполнена в рамках выполнения соглашения 23-21-10009 от 20.04.2023 года. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows XP/7/10.
Программа предназначена для специалистов в области глубокого обучения, занимающихся разработкой моделей классификации данных о заболеваниях легких.
28.23.02
Общие проблемы искусственного интеллекта
Ольга
Иванова
Николаевна
"Кандидат педагогических наук"
"Отсутствует"
РОССИЯ
Мария
Бурмистрова
Антоновна
"Отсутствует"
"Отсутствует"
РОССИЯ
Сэчин
Кумар
"Доктор физико-математических наук"
"Отсутствует"
ИНДИЯ
РНФ
Российский научный фонд
1137799022261
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Фонды
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
1027403857568
АЛЕКСАНДР
ВАГНЕР
РУДОЛЬФОВИЧ
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные автономные учреждения