Публікація:
Дослідження методів штучного інтелекту для аналізу мрт зображень при діагностуванні нейродегенеративних захворювань головного мозку

dc.contributor.authorЛюбацький, А. В.
dc.date.accessioned2024-08-21T15:03:20Z
dc.date.available2024-08-21T15:03:20Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractNeurodegenerative diseases pose significant challenges to both patients and healthcare providers due to their complex nature and often-subtle manifestations. Magnetic Resonance Imaging (MRI) has emerged as a vital tool for diagnosing and monitoring neurodegenerative diseases of the brain. However, the interpretation of MRI scans can be intricate and time-consuming for human experts, leading to the exploration of artificial intelligence (AI) methods to assist in the analysis and diagnosis process. These technologies can detect minute changes in the brain that may be overlooked by the human eye, facilitating earlier and more accurate diagnoses, and potentially allowing for treatment that is more effective planning.
dc.identifier.citationЛюбацький А. В. Дослідження методів штучного інтелекту для аналізу мрт зображень при діагностуванні нейродегенеративних захворювань головного мозку / А. В. Любацький ; наук. керівник к. т. н., доцент К. Г. Селіванова // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квіт. 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 1. – С. 90–92. – DOI: https://doi.org/10.30837/IYF.ELBE.2024.090.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.30837/IYF.ELBE.2024.090
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/27880
dc.language.isouk
dc.publisherХНУРЕ
dc.subjectаналіз МРТ зображень
dc.subjectдіагностування захворювань головного мозку
dc.subjectзахворювання головного мозку
dc.titleДослідження методів штучного інтелекту для аналізу мрт зображень при діагностуванні нейродегенеративних захворювань головного мозку
dc.typeThesis
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
BMI_RiM_2024-90-92.pdf
Розмір:
332.61 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: