检索

标题
作者
Assessment of ovarian follicular reserve according to ultrasound data based on machine learning methods
Laputin F., Sidorov I., Moshkin A.
Development of a prognostic model for diagnosis of prostate cancer based on radiomics of biparametric magnetic resonance imaging apparent diffusion coefficient maps and stacking of machine learning algorithms
Kuznetsov A.
俄罗斯联邦保健事业人工智能技术领域的研发发展:2021年结果
Gusev A.V., Vladzymyrskyy A.V., Sharova D.E., Arzamasov K.M., Khramov A.E.
Artificial intelligence in ultrasound of thyroid nodules, prognosis of I-131 uptake
Manaev A., Trukhin A.A., Zakharova S., Sheremeta M., Troshina E.
Does aggregating results of AI system for mammography with ML meta-model improve quality of malignancy detection?
Nikitin E.
标准医疗日期(MosMedData)独立外部评价的算法在诊断的人工智能基础上
Pavlov N., Andreychenko A., Vladzymyrskyy A., Revazyan A., Kirpichev Y., Morozov S.
计算机视觉在腹部和腹膜后计算机断层扫描图片上检测泌尿系统结石和肝肾肿块的应用前景
Vasilev Y.A., Vladzymyrskyy A.V., Arzamasov K.M., Shikhmuradov D.U., Pankratov A.V., Ulyanov I.V., Nechaev N.B.
Predicting atrial fibrillation in comorbid patients with arterial hypertension and chronic obstructive pulmonary disease using laboratory research methods: a machine learning approach
Kazantseva E., Ivannikov A., Tarzimanova A., Podzolkov V.
MosMedData: COVID-19疫情期间进行的1110 次胸部CT扫描数据集
Morozov S., Andreychenko A., Blokhin I., Gelezhe P., Gonchar A., Nikolaev A., Pavlov N., Chernina V., Gombolevskiy V.
人工智能在动脉钙化诊断中的应用
Trusov Y.А., Chupakhina V.S., Nurkaeva A.S., Yakovenko N.A., Ablenina I.V., Latypova R.F., Pitke A.P., Yazovskih A.A., Ivanov A.S., Bogatyreva D.S., Popova U.A., Yuzlekbaev A.F.
医学图像分析中的Dosiomics及其在临床实践中的应用前景
Solodkiy V.A., Nudnov N.V., Ivannikov M.E., Shakhvalieva E.S., Sotnikov V.M., Smyslov A.Y.
机器学习和人工神经网络技术在角膜切开术后畸形分类中的应用
Tsyrenzhapova E.K., Rozanova O.I., Iureva T.N., Ivanov A.A., Rozanov I.S.
Learning radiologists’ annotation styles with multi-annotator labeling for improved neural network performance
Nikitin E.
将机器学习技术应用于眼内镜片光学倍率的预 测:诊断数据的归纳
Arzamastsev A.А., Fabrikantov O.L., Zenkova N.А., Belikov S.V.
Digital diagnostics: A computer application for lymph node metastases in cervical cancer
Kuznetsov A.
利用深度机器学习技术对光学相干断层扫描图片进行分类
Arzamastsev A.A., Fabrikantov O.L., Kulagina E.V., Zenkova N.A.
The concept of responsible artificial intelligence as the future of artificial intelligence in medicine
Germanov N.
1 - 17 的 17 信息

检索提示:

  • 检索的名词区分大小写
  • 常用字词将被忽略
  • 默认情况下只有在查询结果满足所有检索词才返回(例如,隐含AND)
  • 使用OR结合多个检索词,便于查找含有这些检索词的文章,例如education OR research
  • 使用括号来创建更复杂的查询; 例如:archive ((journal OR conference) NOT theses)
  • 使用引号检索一个完整的词组; 例如: "open access publishing"
  • 使用-或者NOT排除一个检索词; 例如:online -politics or online NOT politics
  • 在检索词里使用 *作为通配符匹配任何字符序列; 例如., soci* morality 将符合含有 "sociological" or "societal"的词语

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».