- Tài khoản và mật khẩu chỉ cung cấp cho sinh viên, giảng viên, cán bộ của TRƯỜNG ĐẠI HỌC FPT
- Hướng dẫn sử dụng: Xem Video .
- Danh mục tài liệu mới: Tại đây .
- Đăng nhập : Tại đây .
SỐ LƯỢT TRUY CẬP


accurate visitors web counter
Visits Counter
FPT University|e-Resources > Đồ án tốt nghiệp (Dissertations) > Khoa học máy tính - Trí tuệ nhân tạo >
Please use this identifier to cite or link to this item: http://ds.libol.fpt.edu.vn/handle/123456789/3618

Title: Cervical Spine Fracture Detection via Computed Tomography scan
Other Titles: Phát hiện gãy cột sống cổ thông qua ảnh quét chụp cắt lớp vi tính
Authors: Phan, Duy Hùng
Trần, Đức Tuấn
Lê, Quang Hưng
Nguyễn, Trọng Hiếu
Keywords: Computer Science
Artificial Intelligence
Convolutional Neural Network
CNN
Attention
Cervical spine fracture classification
Image processing
Issue Date: 2022
Publisher: FPTU HN
Abstract: The application of artificial intelligence in image processing and decision support in the medical field has received increasing attention recently in the community. In this work, we did experiments with multiple machine learning models to find the one that matches radiologists’ performance in detecting and locating fractures on the seven vertebrae of the cervical spine via a Computed Tomography scan. Among our experiments, the model, which consists of two stages using deep convolutional networks with RNN and Attention layers to classify whether a patient has a cervical spine fracture, achieved the highest performance.
URI: http://ds.libol.fpt.edu.vn/handle/123456789/3618
Appears in Collections:Khoa học máy tính - Trí tuệ nhân tạo

Files in This Item:

File Description SizeFormat
Cervical-Spine_Report.pdfFree4.12 MBAdobe PDF book.png
View/Open
Cervical-Spine_Slide.pdfFree1.46 MBAdobe PDF book.png
View/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

  Collections Copyright © FPT University

FSE Hoa Lac Library

Add : Room 107, 1st floor, Hoa Lac campus, Km28 Thang Long Avenue, Hoa Lac Hi-Tech Park

Office tel: + 844.66805912  / Email :  [email protected]

 - Feedback