Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM089191
035-os BibID:
(Scopus)85086354606
Első szerző:
Emri Miklós (fizikus)
Cím:
A mesterséges intelligencia módszerei és alkalmazásuk a képalkotó diagnosztikában / Emri Miklós
Dátum:
2020
ISSN:
0025-0244
Megjegyzések:
A mesterséges intelligencia egy dinamikusan fejlődő módszertan, és mivel eszköztára rendkívül gazdag, megjelenése nemcsak az iparban, hanem minden tudományterületen érezhető. A diagnosztikai műszergyártók viszonylag hamar felismerték, hogy az ilyen típusú algoritmusokkal minőségi javulást és a mérési vagy vizsgálati idő csökkentését lehet elérni, ami számukra piaci előnyt, a felhasználók számára pedig hatékonyabb betegellátást jelenthet. Ebben az öszszefoglalóban a módszertani áttekintés után a képalkotás és a képfeldolgozás területén megismert újabb alkalmazásokra mutatunk példákat. A közlemények elemzése is alátámasztotta a szakértők által gyakran hangoztatott feltételt, miszerint a gépi tanulás alkalmazása és fejlesztése csak megfelelő mennyiségű és minőségű adatokkal lehetséges. Ilyen adatokat csak olyan projektekkel lehet összerendezni, amelyek a XXI. századi technológiai igényeknek megfelelő adattárházak kialakítását biztosítják. A Big Data módszertanának a mesterséges intelligencia ilyen típusú integrálásával a sokszor még rejtett klinikai adatvagyon válhat elérhetővé a korszerű adattudományi eszközök számára. Ez a lehetőség megfelelő klinikai kérdésekkel együtt új K+F+I projektek bázisát jelentheti majd. Magy Onkol 64:145?152, 2020
Tárgyszavak:
Orvostudományok
Klinikai orvostudományok
magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Magyar Onkologia. - 66 : 2 (2020), p. 145-152. -
Pályázati támogatás:
NKFIH-1150-6/2019
NKFIH
Internet cím:
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.