Добірка наукової літератури з теми "Рентгенівські зображення"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Зміст
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Рентгенівські зображення".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Рентгенівські зображення"
Даник, А. Ю., та О. О. Судаков. "Алгоритмічне послаблення впливу розсіяного випромінювання на рентгенівські зображення як альтернатива апаратним методам". Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, № 4 (26 серпня 2021): 114–22. http://dx.doi.org/10.15407/dopovidi2021.04.114.
Повний текст джерелаМаєтний, Є. М. "Використання денситометричного аналізу в практиці торакального хірурга". Infusion & Chemotherapy, № 2.1 (31 липня 2021): 16. http://dx.doi.org/10.32902/2663-0338-2021-2.1-13.
Повний текст джерелаА.І. Поляченко. "РУЧНА ОБРОБКА МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ЛІКАРЕМ-ДІАГНОСТОМ У СИСТЕМІ РОЗПІЗНАВАННЯ ТОМОГРАФІЧНИХ І РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ПОШУКУ І ЛОКАЛІЗАЦІЇ ПАТОЛОГІЙ". Наукові нотатки, № 67 (31 січня 2020): 117–20. http://dx.doi.org/10.36910/6775.24153966.2019.67.18.
Повний текст джерелаПоляченко, А. І. "РУЧНА ОБРОБКА МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ЛІКАРЕМ-ДІАГНОСТОМ У СИСТЕМІ РОЗПІЗНАВАННЯ ТОМОГРАФІЧНИХ І РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ПОШУКУ І ЛОКАЛІЗАЦІЇ ПАТОЛОГІЙ". Automation of technological and business processes 11, № 3 (11 листопада 2019): 42–45. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v11i3.1502.
Повний текст джерелаПоляченко, A. "Згорткова нейронна мережа для класифікації томографічних і рентгенівських знімків в системі розпізнавання." КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, № 36 (27 листопада 2019): 128–33. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2019-36-15.
Повний текст джерелаАлхімова, Світлана Миколаївна. "Візуалізація об’ємних даних з метою планування операцій видалення ювенільної ангіофіброми основи черепа людини". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 18 (11 грудня 2011): 3–17. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.18.2011.33465.
Повний текст джерелаAslamova, L., N. Melenevska, E. Kulich, N. Miroshnichenko та S. Miroshnichenko. "Покращення контрасту цифрових рентгенівських зображень з урахуванням дозового навантаження для повних пацієнтів під час флюорографії". Nuclear and Radiation Safety, № 2(66) (19 червня 2015): 62–65. http://dx.doi.org/10.32918/nrs.2015.2(66).10.
Повний текст джерелаBARMAK, OLEXANDER, and PAVLO RADIUK. "INFORMATION TECHNOLOGY OF VISUAL ANALYSIS OF X-RAY IMAGES FOR INTERPRETATION OF PNEUMONIA DIAGNOSTIC RESULTS." HERALD OF KHMELNYTSKYI NATIONAL UNIVERSITY 295, no. 2 (May 2021): 52–55. http://dx.doi.org/10.31891/2307-5732-2021-295-2-52-55.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Рентгенівські зображення"
Перепелиця, О. М., та Т. В. Носова. "Сегментація дентальної рентгенограми при ендодонтичному лікуванні". Thesis, НТУ «ХПІ», 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/17602.
Повний текст джерелаKosminska, Yuliia Oleksandrivna, Юлия Александровна Косминская, Юлія Олександрівна Космінська та І. М. Шершак. "Методи реконструкції зображень в системах рентгенівської комп`ютерної томографії (РКТ)". Thesis, Вид-во СумДУ, 2008. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/4081.
Повний текст джерелаРадюк, Павло Михайлович, та Pavlo Radiuk. "Інформаційна технологія раннього діагностування пневмонії за індивідуальним підбором параметрів моделі класифікації медичних зображень легень". Дисертація, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/11937.
Повний текст джерелаThe present thesis is devoted to solving the topical scientific and applied problem of automating the process of diagnosing viral pneumonia by medical images of the lungs through the development of information technology for early diagnosis of pneumonia by the individual selection of parameters of the classification model by medical images of the lungs. Applying the developed information technology for the early diagnosis of pneumonia in clinical practice by medical images of the human chest increases the accuracy and reliability of pneumonia identification in the early stages