The Use of Convolutional Neural Networks in Biomedical Data Processing

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F17%3A00319262" target="_blank" >RIV/68407700:21730/17:00319262 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-64265-9_9" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-64265-9_9</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-64265-9_9" target="_blank" >10.1007/978-3-319-64265-9_9</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The Use of Convolutional Neural Networks in Biomedical Data Processing
Popis výsledku v původním jazyce
In this work, we study the use of convolutional neural networks for biomedical signal processing. Convolutional neural networks show promising results for classifying images when compared to traditional multilayer perceptron, as the latter do not take spatial structure of the data into an account.
Název v anglickém jazyce
The Use of Convolutional Neural Networks in Biomedical Data Processing
Popis výsledku anglicky
In this work, we study the use of convolutional neural networks for biomedical signal processing. Convolutional neural networks show promising results for classifying images when compared to traditional multilayer perceptron, as the latter do not take spatial structure of the data into an account.

Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt
<a href="/cs/project/NV15-31398A" target="_blank" >NV15-31398A: Charakteristiky elektromechanické dyssynchronie predikující efekt srdeční resynchronizační terapie</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)