Xây dựng và cải thiện mô hình 3D từ ảnh tĩnh 2D bằng mạng học sâu và mô hình gan
Tác giả: Quách Thị Bích Nhường
Số trang:
Tr. 5- 14
Tên tạp chí:
Khoa học & Đào tạo
Số phát hành:
Sô 01
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
610
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Hình ảnh 2D, hình ảnh 3D, mạng học sâu, tái tạo mô hình
Tóm tắt:
Hiện nay mô hình 3D được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực: Y học, điện ảnh, kiến trúc…, tuy nhiên không phải lúc nào cũng đủ thông tin để xây dựng mô hình 3D. Vì vậy việc tái tạo 3D từ hình ảnh tĩnh 2D là rất cần thiết. Trong bài báo náy đề xuất một mô hình có thể huấn luyện từ đầu đến cuối bằng cách tích hợp mô hình học sâu, có khả năng ước tính tuần tự từ ảnh 2D thành hình dạng 3D của đối tượng và tinh chỉnh hình dạng này.
Tạp chí liên quan
- Phát hiện mới về rối loạn giấc ngủ REM vô căn và bệnh Parkinson
- Đặc điểm gen KRAS, BRAF, các gen sửa chữa ghép cặp sai (MMR) và tình trạng biểu hiện protein MMR ở người bệnh ung thư đại trực tràng
- Nhiễm khuẩn vết mổ và một số yếu tố liên quan tại Bệnh viện huyện Củ Chi
- Độ nhạy, độ đặc hiệu của thang điểm Aphasia Rapid Test trong sàng lọc thất ngôn ở người bệnh đột quỵ não
- Đặc điểm hình thái vùng nối dạ dày thực quản trên đo áp lực và nhu động thực quản độ phân giải cao ở bệnh nhân có triệu chứng trào ngược