Andere Kunden interessierten sich auch für
![Entscheidungsfindung in der medizinischen Anwendung - ein algorithmischer Ansatz]( "Entscheidungsfindung in der medizinischen Anwendung - ein algorithmischer Ansatz")
Entscheidungsfindung in der medizinischen Anwendung - ein algorithmischer Ansatz54,90 €![Erkennung von Hirntumoren durch medizinische Bildverarbeitung]( "Erkennung von Hirntumoren durch medizinische Bildverarbeitung")
Erkennung von Hirntumoren durch medizinische Bildverarbeitung43,90 €![Dienstplanerstellung in Krankenhäusern mittels genetischer Algorithmen]( "Dienstplanerstellung in Krankenhäusern mittels genetischer Algorithmen")
Dienstplanerstellung in Krankenhäusern mittels genetischer Algorithmen38,00 €![Erkennung und Behandlung des organischen Psychosyndroms in Klinik und Praxis]( "Erkennung und Behandlung des organischen Psychosyndroms in Klinik und Praxis")
Erkennung und Behandlung des organischen Psychosyndroms in Klinik und Praxis54,99 €![Die Erkennung Innerer Krankheiten]( "Die Erkennung Innerer Krankheiten")
Die Erkennung Innerer Krankheiten54,99 €![Metalloxide als Stickstoffdioxid-Gassensoren]( "Metalloxide als Stickstoffdioxid-Gassensoren")
Metalloxide als Stickstoffdioxid-Gassensoren35,90 €![Eine Sammlung von Forschungsarbeiten zur Biomedizinischen Technik]( "Eine Sammlung von Forschungsarbeiten zur Biomedizinischen Technik")
Eine Sammlung von Forschungsarbeiten zur Biomedizinischen Technik60,90 €
Mithilfe von Deep-Learning-Techniken werden Lungenultraschallbilder (LUS) anstelle von CT-Scan-Bildern zur Erkennung von COVID-19 analysiert. Der Schweregrad der Krankheit wird auf Pixel- und Bildebene ermittelt. Jedes Pixel des Bildes wird mit Hilfe eines semantischen Segmentierungsnetzwerks klassifiziert, was zur Erkennung des COVID-Anteils im Eingabebild führt. Im Vergleich zur bestehenden Methode kann diese vorgeschlagene Methode eine bessere Klassifizierung liefern.