Сonvolutional neural network trained on an ultra-small sample to identify non-modifiable cardiovascular risk factors (sex and age) by digital fundus photographs

Aim. To evaluate the effectiveness of a convolutional neural network trained on an ultrasmall sample for identifying non-modifiable cardiovascular risk factors (sex and age) by digital fundus photographs.Material and methods. The EfficientNet B3 architecture, pretrained on the ImageNet database, was...

সম্পূর্ণ বিবরণ

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন

প্রধান লেখক:	D. G. Gognieva, D. K. Valetov, A. Yu. Suvorov, N. A. Ershova, M. Kh. Durzhinskaya, I. V. Vorobyeva, Zaki Z. A. Fashafsha, A. N. Gadzhiakhmedova, A. A. Abasheva, A. Sidamonidze, S. Sh. Balkar, Yu. Yusef, M. V. Budzinskaya, D. A. Sychev, L. K. Moshetova, Yu. V. Vasilevsky, A. L. Syrkin, F. Yu. Kopylov
বিন্যাস:	Artigo
ভাষা:	Russo
প্রকাশিত:	«SILICEA-POLIGRAF» LLC 2026-05-01
মালা:	Кардиоваскулярная терапия и профилактика
বিষয়গুলি:	нейронные сети искусственный интеллект фотография глазного дна пол возраст немодифицируемые факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний
অনলাইন ব্যবহার করুন:	https://cardiovascular.elpub.ru/jour/article/view/4643
ট্যাগগুলো:	ট্যাগ যুক্ত করুন কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!