Baza Publikacji Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Warianty tytułu:	Zastosowanie sieci neuronowych i algorytmów głębokiego uczenia w elektrycznej tomografii impedancyjnej
Autorzy:	Kłosowski Grzegorz, Rymarczyk Tomasz
Dyscypliny:
	Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania:	2017
Wersja dokumentu:	Drukowana \| Elektroniczna
Język:	angielski
Numer czasopisma:	3
Wolumen/Tom:	7
Strony:	99 - 102
Bazy:	BazTech
Efekt badań statutowych	NIE
Materiał konferencyjny:	NIE
Publikacja OA:	TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia:	Witryna wydawcy
Wersja tekstu:	Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania:	W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA:	30 września 2017
Abstrakty:	polski \| angielski
	This paper refers to the cases of the use of Artificial Neural Networks and Convolutional Neural Networks in impedance tomography. Machine Learning methods can be used to teach computers different technical problems. The efficient use of conventional artificial neural networks in tomography is possible able to effectively visualize objects. The first step of implementation Deep Learning methods in Electrical Impedance Tomography was performed in this work.
	artykule zaprezentowano dwa przypadki dotyczące zastosowania sztucznych sieci neuronowych i konwolucyjnych sieci neuronowych w tomografii impedancyjnej. Uczenie maszynowe może znaleźć zastosowanie przy rozwiązywaniu różnorodnych problemów technicznych. W tomograficznej rekonstrukcji obrazów można stosować konwencjonalne sieci neuronowe. W niniejszej pracy przedstawiono przykład zastosowania metod głębokiego uczenia w obszarze elektrycznej tomografii impedancyjnej.

Informacja o cookies

Using neural networks and deep learning algorithms in electrical impedance tomography

Artykuł w czasopiśmie