TAILIEUCHUNG - So sánh mô hình học sâu với các phương pháp học tự động khác để nhận dạng gai động kinh biểu hiện trên đối tượng bệnh nhân động kinh

Bài viết đề xuất huấn luyện mô hình mạng tích chập mạng nơron tích chập để nhận dạng gai động kinh và so sánh hiệu quả của mạng nơron tích chập với các giải thuật khác. | Tạp chí Khoa học và Công nghệ 145 2020 021-026 So sánh mô hình học sâu với các phương pháp học tự động khác để nhận dạng gai động kinh biểu hiện trên đối tượng bệnh nhân động kinh Comparison of Deep Learning Model with other Automatic Learning Models for Recognizing Spikes Expressed from Epilepsy Patients Lê Thanh Xuyến Nguyễn Đức Thuận Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Số 1 Đại Cồ Việt Hai Bà Trưng Hà Nội Việt Nam Đến Tòa soạn 10-02-2020 chấp nhận đăng 25-09-2020 Tóm tắt Trong chẩn đoán lâm sàng bệnh động kinh bằng dữ liệu điện não EEG khả năng tự động phát hiện và phân loại một cách chính xác các gai động kinh là hữu ích và rất có ý nghĩa về y học. Bài báo giới thiệu một cách tiếp cận mới để phát hiện tự động gai động kinh spike epilepsy . Hiện nay phân loại gai động kinh đã được thực hiện dựa trên nhiều phương pháp kết hợp của các mô hình machine learning. Nghiên cứu này chỉ ra một mô hình kết hợp mới mà cụ thể lấy deep learning làm tập con của machine learning để thực hiện phân loại các gai động kinh dựa trên nguồn dữ liệu chuẩn đã có. Nghiên cứu cũng thực hiện mô hình thực nghiệm với nhiều các mô hình học sâu khác để đánh giá khả năng ứng dụng mô hình trong việc phát hiện gai động kinh. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình xây dựng có độ chính xác cao 98 8 so với các nghiên cứu khác. Từ khóa Mạng nơron tích chập CNN học sâu deep learning học máy machine learning gai động kinh các dạng sóng nhọn tín hiệu điện não đồ EEG . Abstract In the clinical diagnosis of epilepsy using EEG data the ability to automatically detect and correctly classify epilepsy spikes is helpful and significant for medicines. The article introduces a new approach for automatic detection of spike. Currently epilepsy classification has been progressed based on many combined methods of machine learning models. This study investigates a new combined model that specifically takes deep learning as a subset of machine learning to perform the classification of epilepsy based on existing standard .

• Y khoa - Dược
• Mạng nơron tích chập
• Nhận dạng gai động kinh
• Các dạng sóng nhọn
• Tín hiệu điện não đồ
• Bệnh nhân động kinh
• Phân lớp ảnh trái cây
• Mạng Nơron tích chập sâu
• Hệ thống mạng nơron tích chập sâu
• Thiết kế hệ thống mạng nơron tích chập sâu
• Phân lớp dữ liệu
• Mạng nơron học sâu
• Nhận dạng ký tự viết tay
• Ký tự viết tay
• Cơ sở dữ liệu ký tự mẫu viết tay
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ Thuật
• Khoa học máy tính
• Bài toán nhận dạng biển số xe
• Thị giác máy tính
• Mạng nơron nhân tạo
• Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ Thuật
• Nhận diện khuôn mặt
• Mạng nơ ron tích chập
• Mạng nơ ron tích chập xếp chồng
• Mô hình FaceNet
• Thuật toán đặc trưng khuôn mặt
• Phân loại mã độc
• Phân tích tĩnh
• Tệp tin ASM
• Tệp tin dưới dạng chuỗi điểm ảnh
• Hàm kích hoạt
• Huấn luyện CNN
• Phương pháp học sâu
• Hàm Leaky ReLU
• Nhận dạng khuôn mặt
• Tiềm năng ứng dụng
• Công nghệ DeepFace
• Phương pháp sinh trắc học
• Tìm kiếm ảnh
• Phương pháp sinh mã nhị phân
• Mã nhị phân
• Bài toán tìm kiếm ảnh
• Phát hiện người đeo khẩu trang
• Đeo khẩu trang nơi công cộng
• Thư viện mã nguồn mở như OpenCV
• Xuất huyết não
• Chẩn đoán xuất huyết não
• Chỉ số Hounsfield
• Phân loại xuất huyết não
• Truy vấn ảnh dựa trên ngữ nghĩa
• Phân lớp ảnh
• Phương pháp tìm kiếm
• Câu lệnh SPARQL
• Mạng nơron tích chập đa nhiệm
• Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt
• Hệ thống quản lý học tập trực tuyến
• Mô hình CNN đa nhiệm
• Đếm số người
• Mạng học sâu
• Mạng tích chập
• Convolutional neural network
• Bài toán phát hiện đối tượng
• Mô hình mạng nơron
• Mô hình phân tách giọng hát
• Hỗn hợp âm nhạc
• Phép biến đổi Fourier
• Tín hiệu giọng hát
• Mô hình mạng Faster R CNN
• Nhận dạng hình ảnh thực phẩm
• Kiến trúc mạng AlexNet
• Kiến trúc mạng VGGNet
• Thuật toán nhận diện khuôn mặt
• Kỹ thuật học sâu với mạng CGAN
• Kỹ thuật học sâu với mạng SRGAN
• Kỹ thuật SVM
• Kỹ thuật học sâu
• Môi trường xử lý song song Spark
• Kiến trúc mạng VGG 16
• Tổn thương phổ
• Máy học vector hỗ trợ
• Mạng nơron tích chập học sâu
• Phân loại ảnh sâu bệnh
• Mô hình mạng EfficientNet
• Xác minh chữ ký
• Bài toán xác minh chữ kí
• Mô hình học sâu
• Mạng song song
• Phân loại nhị phân
• Xử lý hình ảnh
• Nhận dạng ký tự
• Phân loại hình ảnh
• Nhận dạng các biển số xe
• Thiết kế chatbot
• Thuật toán khoảng cách levenshtein
• Thuật toán khoảng cách levenshtein trên raspberry
• Thuật toán tìm kiếm
• Sử dụng học sâu
• Bài toán xác định tâm làn đường
• Thiết bị tự hành
• Hệ thống hỗ trợ lái
• Trí tuệ nhân tạo
• Mạng nơron tích chập CNN