DEEP LEARNING-BASED WOUND IMAGE SEGMENTATION: A COMPREHEN…

چکیده مقاله

چکیده کامل این مقاله هنوز از منبع دریافت نشده است. اطلاعات کتاب‌شناختی و ارتباط‌های پژوهشی صفحه قابل استفاده‌اند و با تکمیل خزنده به‌روزرسانی می‌شوند.

کلیدواژه‌ها

deep learning convolutional neural networks U-Net Wound segmentation Mask RCNN medical image analysis chronic wounds

نویسندگان

Parvaneh Rezaei

M.Sc. degree in Artificial Intelligence from Salman University, Mashhad, Iran

شیوه ارجاع

Rezaei, Parvaneh,1405,DEEP LEARNING-BASED WOUND IMAGE SEGMENTATION: A COMPREHENSIVE REVIEW OF METHODS, ARCHITECTURES, AND CHALLENGES,The 14th International Conference on Electrical Engineering, Computer, Mechanics and Artificial Intelligence,Mashhad

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات چهاردهمین کنفرانس بین المللی مهندسی برق، کامپیوتر، مکانیک و هوش مصنوعی

مجموعه مقالات چهاردهمین کنفرانس بین المللی مهندسی برق، کامپیوتر، مکانیک و هوش مصنوعی23 خرداد 1405 · مشهد

DEEP LEARNING-BASED WOUND IMAGE SEGMENTATION: A COMPREHENSIVE REVIEW OF METHODS, ARCHITECTURES, AND CHALLENGES

چکیده مقاله

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

Parvaneh Rezaei

شیوه ارجاع

ارائه‌شده در

مقالات مرتبط

A Comprehensive Survey on Physics-Informed Neural Networks for Structural Digital Twins and Structural Health Monitoring

تاثیر تکنیکهای مهندسی اعلان (Prompt Engineering) بر بهبود کیفیت تولید کد در مدلهای زبانی بزرگ

کاربرد چت های هوشمند در آموزش های نوین

بهینه سازی هیبریدی ساختار دینامیکی ربات متحرک با استفاده از چارچوب تطبیقی (الگوریتم ژنتیک و یادگیری تقویتی)

بهینه سازی و هوشمندسازی انرژی، اندازه گیری هوشمند برق و حفاظت از شبکه در برابر تهدیدات سایبری

شبیه سازی عددی انتقال حرارت جابجایی اجباری در مبدل حرارتی با (cuo) نانو سیال پایه، آب استفاده از مدلهای ویسکوزیته اصلاح شده