Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Tarasiuk, P." wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Vitamin C reduces the symptoms of oxidative stress in Chlorella vulgaris cells under Pi deficit
Autorzy:
Kozlowska-Szerenos, B.
Tarasiuk, P.
Ciereszko, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/80702.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
conference
vitamin C
oxidative stress
Chlorella vulgaris
unicellular alga
reactive oxygen species
abiotic stress
nutrient deficiency
hydrogen peroxide
antioxidant capacity
phosphate deficiency
Źródło:
BioTechnologia. Journal of Biotechnology Computational Biology and Bionanotechnology; 2013, 94, 3
0860-7796
Pojawia się w:
BioTechnologia. Journal of Biotechnology Computational Biology and Bionanotechnology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of convolutional neural networks with anatomical knowledge for brain MRI analysis in MS patients
Autorzy:
Stasiak, B.
Tarasiuk, P.
Michalska, I.
Tomczyk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200542.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
multiple sclerosis
convolutional neural networks
skull stripping
ventricular system
stwardnienie rozsiane
splotowe sieci neuronowe
system komorowy
Opis:
In this paper we consider the problem of automatic localization of multiple sclerosis (MS) lesions within brain tissue. We use a machine learning approach based on a convolutional neural network (CNN) which is trained to recognize the lesions in magnetic resonance images (MRI scans) of the patient’s brain. The training images are relatively small fragments clipped from the MRI scans so – in order to provide additional hints on location of a given clip within the brain structures – we include anatomical information in the training/testing process. Our research has shown that indicating the location of the ventricles and other structures, as well as performing brain tissue classification may enhance the results of the automatic localization of the MS-related demyelinating plaques in the MRI scans.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 857-868
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies