Segmentation and Measurement of Lung Pathological Changes for COVID-19 Diagnosis Based on Computed Tomography | Научно-инновационный портал СФУ

Segmentation and Measurement of Lung Pathological Changes for COVID-19 Diagnosis Based on Computed Tomography

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2021

Идентификатор DOI: 10.21533/pen.v9i3.2086

Ключевые слова: computed tomography, contours detection, covid-19, image segmentation, wavelet transform

Аннотация: Coronavirus 2019 (COVID-19) spread internationally in early 2020, resulting from an existential health disaster. Automatic detecting of pulmonary infections based on computed tomography (CT) images has a huge potential for enhancing the traditional health

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Periodicals of Engineering and Natural Sciences

Выпуск журнала: Vol. 9, Is. 3

Номера страниц: 29-40

ISSN журнала: 23034521

Издатель: International University of Sarajevo

Персоны

  • Hamad Y.A. (Deep Learning Laboratory, Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation, Collage of information technology, Imam Jafar Al-sadiq University, Kirkuk, Iraq)
  • Seno M.E. (Department of Computer Science, Al-Maarif University College, Ramadi, Iraq)
  • Al-Kubaisi M. (Department of Computer Science, Al-Maarif University College, Ramadi, Iraq)
  • Safonova A.N. (Deep Learning Laboratory, Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation, Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Granada, Granada, Spain)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.