Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47360

Назва: Моделювання судинних мереж у 3D-друкованих органах із використанням штучного інтелекту
Інші назви: Modeling of vascular networks in 3d-printed organs using artificial intelligence
Автори: Іванюк, А.
Ivanyuk, A.
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис: Іванюк А. Моделювання судинних мереж у 3D-друкованих органах із використанням штучного інтелекту / А. Іванюк // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, 18-19 грудня 2024 року. — Т. : ТНТУ, 2024. — С. 33–34. — (Інформаційні системи та технології, кібербезпека).
Бібліографічне посилання: Іванюк А. Моделювання судинних мереж у 3D-друкованих органах із використанням штучного інтелекту // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, Тернопіль, 18-19 грудня 2024 року. 2024. С. 33–34.
Bibliographic citation (APA): Ivanyuk, A. (2024). Modeliuvannia sudynnykh merezh u 3D-drukovanykh orhanakh iz vykorystanniam shtuchnoho intelektu [Modeling of vascular networks in 3d-printed organs using artificial intelligence]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 18-19 December 2024, Ternopil, 33-34. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Ivanyuk A. (2024) Modeliuvannia sudynnykh merezh u 3D-drukovanykh orhanakh iz vykorystanniam shtuchnoho intelektu [Modeling of vascular networks in 3d-printed organs using artificial intelligence]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’ (Tern., 18-19 December 2024), pp. 33-34 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2024
Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 2024
Конференція/захід: Ⅻ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Журнал/збірник: Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Дата публікації: 18-гру-2024
Дата внесення: 10-січ-2025
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 18-19 грудня 2024 року
18-19 December 2024
УДК: 004.386.6
Кількість сторінок: 2
Діапазон сторінок: 33-34
Початкова сторінка: 33
Кінцева сторінка: 34
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47360
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://www.researchgate.net/publication/376645882_Kidney_Blood_Vessel_Computed_Tomography_Image_Segmentation
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.03.28.534566v2.full
https://arxiv.org/abs/1505.04597
https://www.researchgate.net/publication/372962584_Simultaneous_determination_of_interlocking_arterial_and_venous_network_configurations_for_any_tissue_shape_by_global_power_optimization
https://arxiv.org/pdf/1703.00130
https://insightsimaging.springeropen.com/articles/10.1007/s13244-018-0597-2
Перелік літератури: 1. Wang, X., Li, Y., Zhao, H., et al. Kidney Blood Vessel Computed Tomography Image Segmentation. ResearchGate, 2023. Available at: https://www.researchgate.net/publication/376645882_Kidney_Blood_Vessel_Computed_Tomography_Image_Segmentation
2. Rahmani, S., Smith, T. J., Johnson, M., et al. Mapping the blood vasculature in an intact human kidney using hierarchical phase-contrast tomography. bioRxiv, 2023. Available at: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.03.28.534566v2.full
3. Ronneberger O., et al. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation". MICCAI, 2015. URL: https://arxiv.org/abs/1505.04597
4. Hague, J. P. Simultaneous determination of interlocking arterial and venous network configurations for any tissue shape by global power optimization. ResearchGate, 2023. Available at: https://www.researchgate.net/publication/372962584_Simultaneous_determination_of_interlocking_arterial_and_venous_network_configurations_for_any_tissue_shape_by_global_power_optimization
5. Deep learning techniques for medical image segmentation: A survey. URL: https://arxiv.org/pdf/1703.00130
6. Murphy, D. J., Aghayev, A., & Steigner, M. L. Vascular CT and MRI: a practical guide to imaging protocols. Insights into Imaging, 2018. Available at: https://insightsimaging.springeropen.com/articles/10.1007/s13244-018-0597-2
References: 1. Wang, X., Li, Y., Zhao, H., et al. Kidney Blood Vessel Computed Tomography Image Segmentation. ResearchGate, 2023. Available at: https://www.researchgate.net/publication/376645882_Kidney_Blood_Vessel_Computed_Tomography_Image_Segmentation
2. Rahmani, S., Smith, T. J., Johnson, M., et al. Mapping the blood vasculature in an intact human kidney using hierarchical phase-contrast tomography. bioRxiv, 2023. Available at: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.03.28.534566v2.full
3. Ronneberger O., et al. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation". MICCAI, 2015. URL: https://arxiv.org/abs/1505.04597
4. Hague, J. P. Simultaneous determination of interlocking arterial and venous network configurations for any tissue shape by global power optimization. ResearchGate, 2023. Available at: https://www.researchgate.net/publication/372962584_Simultaneous_determination_of_interlocking_arterial_and_venous_network_configurations_for_any_tissue_shape_by_global_power_optimization
5. Deep learning techniques for medical image segmentation: A survey. URL: https://arxiv.org/pdf/1703.00130
6. Murphy, D. J., Aghayev, A., & Steigner, M. L. Vascular CT and MRI: a practical guide to imaging protocols. Insights into Imaging, 2018. Available at: https://insightsimaging.springeropen.com/articles/10.1007/s13244-018-0597-2
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.