Руснит 224м: -224- – -224-, , , . , -224

Разное

alexxlab
24.04.2023
Комментарии: 0

Содержание

РусНИТ 224М в Старом Осколе: 110-товаров: бесплатная доставка, скидка-15% [перейти]

Партнерская программаПомощь

Старый Оскол

Каталог

Каталог Товаров

Одежда и обувь

Стройматериалы

Текстиль и кожа

Здоровье и красота

Детские товары

Продукты и напитки

Электротехника

Дом и сад

Мебель и интерьер

Сельское хозяйство

Промышленность

Все категории

ВходИзбранное

60 290

Котел электрический РусНит Рэко 30П, 30кВт, 380В Производитель: РусНИТ, Тип отопительного котла:

ПОДРОБНЕЕ

62 280

Рэко Электрокотел РЭКО-24ПМ (24 кВт) 380 В Производитель: Рэко, Тип отопительного котла:

ПОДРОБНЕЕ

Электрический котел Руснит -203 М Производитель: РусНИТ, Тип отопительного котла: электрический,

ПОДРОБНЕЕ

Электрический котёл отопления одноконтурный настенный РусНИТ 203 M Производитель: РусНИТ, Тип

ПОДРОБНЕЕ

66 675

Котел РусНИТ-218 НМ (33222) Производитель: РусНИТ, Макс. тепловая мощность: 18 кВт, Размещение:

ПОДРОБНЕЕ

14 221

Электрический котёл отопления одноконтурный настенный РусНИТ 205 К Производитель: РусНИТ, Тип

ПОДРОБНЕЕ

54 806

Настенный электрический котел Рэко 24ПМ 24 кВт Производитель: Рэко, Тип отопительного котла:

ПОДРОБНЕЕ

62 280

Рэко Электрокотел РЭКО-24ПМ (24 кВт) 380 В Производитель: Рэко, Тип отопительного котла:

ПОДРОБНЕЕ

10 265

Руснит -204 М электрический котел

В МАГАЗИН

Руснит -203 М электрический котел

В МАГАЗИН

Руснит -203 М электрический котел

В МАГАЗИН

10 265

Руснит -204 М электрический котел

В МАГАЗИН

15 030

Руснит -205 К электрический котел

В МАГАЗИН

51 480

Руснит -270 М электрический котел

В МАГАЗИН

57 320

Котел электрический РусНит Рэко 24ПМ, 24кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

33 730

Котел электрический РусНит Рэко 9П, 9кВт, 220/380В

ПОДРОБНЕЕ

44 020

Котел электрический РусНит Рэко 12П, 12кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

44 570

Котел электрический РусНит Рэко 15П, 15кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

61 600

Котел электрический РусНит Рэко 21ПМ, 21кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

60 390

Котел электрический РусНит Рэко 18ПМ, 18кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

электрокотелЭлектрический котел

47 930

Котел электрический РусНит Рэко 9ПМ, 9кВт, 220/380В

ПОДРОБНЕЕ

54 490

Котел электрический РусНит Рэко 12ПМ, 12кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

55 200

Котел электрический РусНит Рэко 15ПМ, 15кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

41 770

Котел электрический РусНит Рэко 18П, 18кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

63 060

Котел электрический РусНит Рэко 36П, 36кВт, 380В

ПОДРОБНЕЕ

51 480

Электрический котел Руснит -270 М Производитель: РусНИТ, Тип отопительного котла: электрический,

ПОДРОБНЕЕ

47 023

Котел электрический РусНит Рэко 5ПМ, 5кВт, 220В

ПОДРОБНЕЕ

10 424

Котел электрический РусНит 203М, 3кВт, 220В

ПОДРОБНЕЕ

2 страница из 9

РусНИТ 224М

Электрический настенный котел Руснит 224 МК

Скорее всего в вашем браузере отключён JavaScript.
Вы должны включить JavaScript в вашем браузере, чтобы использовать все возможности этого сайта.

Описание

Электроотопительный котел РусНИТ-224 МК отключается при критических показателях температуры теплоносителя, что исключает возникновение аварийных ситуаций. Также агрегат может проинформировать пользователя при отключении (включении) электричества и самого оборудования. Имеется индикация рабочих режимов, температуры воздуха и теплоносителя, уровня заряда аккумулятора и даже текущего времени и дня недели.

Автоматизированный котел отопления с GSM-модулем.
Дистанционный контроль и управление работой оборудования.
Отображение текущих температур воздуха и теплоносителя.
Отображение текущего режима.
Отображение заданных температур режимов.
Отображение состояния нагрева(вкл/выкл).
Отображение состояния расписания температуры (вкл/выкл).
Отображение времени и дня недели.
Отображение подключение к GSM сети (подключен/отключен).
Отображение заряда аккумулятора (заряжен, заряжается, неисправен).
Замер температуры производится каждые 30 секунд.
Расписание температуры на 24 часа, с разделением дней на выходные и будни.
Термовыключатель, исключающий нагрев теплоносителя свыше 90°С.

Для повышения эффективности работы систем отопления возможно применение циркуляционных насосов.
В котле использованы нержавеющие ТЭНы, смонтированные в корпусе из нержавеющей стали.
Нет необходимости осуществлять контроль за работой оборудования.
Электрокотлы «РусНИТ» полностью соответствуют требованиям по безопасности.

РусНИТ MK – это серия отопительных агрегатов, которые изобретены по самым современным технологиям. Все модели семейства оснащены специальным модулем для дистанционного контроля и управления работой при помощи сотовой сети. Максимальное количество настраиваемых номеров телефона – три. Помимо этого на панель управления вынесены специальные индикаторы, которые оповестят пользователя о различных неисправностях или сбоях в работе, например, если система теплоносителя заполнена не до конца.

Характеристики

Вес, кг	20.0000
Артикул товара:	224 МК
Бренд	Руснит
Страна производитель	Россия
Размеры ВхШхГ	552x376x260 мм
Серия товара	РусНит МК
Тип нагревателя	Тэн
Тип котла	Настенный
Гарантия, лет	2

Подборки товара

Используйте пробелы для отделения меток.

Используйте одинарные кавычки (‘) для фраз.

Отзывы

Напишите ваш собственный отзыв

Вы пишете отзыв на товар: Электрический настенный котел Руснит 224 МК

Оценка:

1 star 2 star 3 star 4 star 5 star

Псевдоним пользователя

Название вашего отзыва (основная мысль)

Вопросы о товаре

Еще вопросов нет. Будьте первым кто задаст вопрос!

Вам также может понравиться

ResNet и ResNetV2

[источник]

ResNet50 функция

 tf.keras.applications.ResNet50(
    include_top = Верно,
    веса="изображение",
    input_tensor = Нет,
    input_shape = нет,
    объединение = нет,
    классы=1000,
    **кваргс
)

Создает экземпляр архитектуры ResNet50.

Ссылка

Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений (CVPR 2015)

Примеры использования классификации изображений см. эта страница для подробных примеров.

Для вариантов использования трансферного обучения обязательно прочитайте руководство по переносу обучения и тонкой настройке.

Примечание. Каждое приложение Keras требует определенного вида предварительной обработки ввода. Для ResNet вызовите tf.keras.applications.resnet.preprocess_input на вашем входные данные перед передачей их в модель. resnet.preprocess_input преобразует входные изображения из RGB в BGR, затем центрирует каждый цветовой канал по отношению к набору данных ImageNet, без масштабирования.

Аргументы

include_top : включать ли полносвязные слой в верхней части сети.
веса
: один из Нет (случайная инициализация), ‘imagenet’ (предобучение на ImageNet), или путь к загружаемому файлу весов.
input_tensor : необязательный тензор Кераса (т.е. вывод слоев. Input() ) для использования в качестве входного изображения для модели.
input_shape : необязательный кортеж формы, только для указания если include_top имеет значение False (иначе форма ввода должно быть (224, 224, 3) (с форматом данных 'channels_last' ) или (3, 224, 224) (с форматом данных 'channels_first' ). Он должен иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например. (200, 200, 3) будет одним допустимым значением.
pooling

: Дополнительный режим пула для извлечения функций когда include_top равно False .
- Нет означает, что выходные данные модели будут 4D тензорный вывод последний сверточный блок.
- avg означает, что глобальный средний пул будет применяться к выходу последний сверточный блок, и, таким образом, выход модели будет двумерным тензором.
- max означает, что глобальный максимальный пул будет применяться.
классы : необязательное количество классов для классификации изображений в, указывается только в том случае, если include_top имеет значение True и если не указан аргумент весит .
classifier_activation : str или вызываемый. Функция активации для использования на «верхнем» слое. Игнорируется, если только include_top=True . Набор classifier_activation=Нет , чтобы вернуть логиты “верхнего” слоя. При загрузке предварительно обученных весов classifier_activation может только быть Нет или "softmax" .

Возвращает

Экземпляр модели Keras.

[источник]

ResNet101 функция

 tf.keras.applications.ResNet101(
    include_top = Верно,
    веса="изображение",
    input_tensor = Нет,
    input_shape = нет,
    объединение = нет,
    классы=1000,
    **кваргс
)

Создает экземпляр архитектуры ResNet101.

Ссылка

Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений (CVPR 2015)

Примеры использования классификации изображений см. эта страница для подробных примеров.

Аргументы

include_top : включать ли полносвязные слой в верхней части сети.
веса : один из Нет (случайная инициализация), ‘imagenet’ (предобучение на ImageNet), или путь к загружаемому файлу весов.
input_tensor : необязательный тензор Кераса (т.е. вывод слоев. Input() ) для использования в качестве входного изображения для модели.
input_shape : необязательный кортеж формы, только для указания если include_top имеет значение False (иначе форма ввода должно быть (224, 224, 3) (с форматом данных 'channels_last' ) или (3, 224, 224) (с форматом данных 'channels_first' ). Он должен иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например. (200, 200, 3) будет одним допустимым значением.
pooling : Дополнительный режим пула для извлечения функций когда include_top равно False .
- Нет означает, что выходные данные модели будут 4D тензорный вывод последний сверточный блок.
- avg означает, что глобальный средний пул будет применяться к выходу последний сверточный блок, и, таким образом, выход модели будет двумерным тензором.
- max означает, что глобальный максимальный пул будет применяться.
классов : необязательное количество классов для классификации изображений в, указывается только в том случае, если include_top имеет значение True и если не указан аргумент весит .
classifier_activation : str или вызываемый. Функция активации для использования на «верхнем» слое. Игнорируется, если только include_top=True . Набор classifier_activation=Нет , чтобы вернуть логиты «верхнего» уровня. При загрузке предварительно обученных весов classifier_activation может только быть Нет или "softmax" .

Возвращает

Экземпляр модели Keras.

[источник]

ResNet152 функция

 tf.keras.applications.ResNet152(
    include_top = Верно,
    веса="изображение",
    input_tensor = Нет,
    input_shape = нет,
    объединение = нет,
    классы=1000,
    **кваргс
)

Создает экземпляр архитектуры ResNet152.

Ссылка

Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений (CVPR 2015)

Примеры использования классификации изображений см. эта страница для подробных примеров.

Аргументы

include_top : включать ли полносвязные слой в верхней части сети.
веса : один из Нет (случайная инициализация), ‘imagenet’ (предобучение на ImageNet), или путь к загружаемому файлу весов.
input_tensor : необязательный тензор Кераса (т.е. вывод слоев. Input() ) для использования в качестве входного изображения для модели.
input_shape : необязательный кортеж формы, только для указания если include_top имеет значение False (иначе форма ввода должно быть (224, 224, 3) (с форматом данных 'channels_last' ) или (3, 224, 224) (с форматом данных 'channels_first' ). Он должен иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например. (200, 200, 3) будет одним допустимым значением.
pooling : Дополнительный режим пула для извлечения функций когда include_top равно False .
- Нет означает, что выходные данные модели будут 4D тензорный вывод последний сверточный блок.
- avg означает, что глобальный средний пул будет применяться к выходу последний сверточный блок, и, таким образом, выход модели будет двумерным тензором.
- max означает, что глобальный максимальный пул будет применяться.
классов : необязательное количество классов для классификации изображений в, указывается только в том случае, если include_top имеет значение True и если не указан аргумент весит .
classifier_activation : str или вызываемый. Функция активации для использования на «верхнем» слое. Игнорируется, если только include_top=True . Набор classifier_activation=Нет , чтобы вернуть логиты «верхнего» уровня. При загрузке предварительно обученных весов classifier_activation может только быть Нет или "softmax" .

Возвращает

Экземпляр модели Keras.

[источник]

ResNet50V2 функция

 tf.keras.applications.ResNet50V2(
    include_top = Верно,
    веса="изображение",
    input_tensor = Нет,
    input_shape = нет,
    объединение = нет,
    классы=1000,
    classifier_activation="softmax",
)

Создает экземпляр архитектуры ResNet50V2.

Ссылка

Отображение идентичности в глубоких остаточных сетях (CVPR 2016)

Примеры использования классификации изображений см. эта страница для подробных примеров.

Примечание. Каждое приложение Keras требует определенного вида предварительной обработки ввода. Для ResNetV2 вызовите tf.keras.applications.resnet_v2.preprocess_input на вашем входные данные перед передачей их в модель. resnet_v2.preprocess_input масштабирует входные пиксели от -1 до 1.

Аргументы

include_top слой в верхней части сети.
веса : один из Нет (случайная инициализация), ‘imagenet’ (предобучение на ImageNet), или путь к загружаемому файлу весов.
input_tensor : необязательный тензор Кераса (т. е. вывод слоев. Input() ) для использования в качестве входного изображения для модели.
input_shape : необязательный кортеж формы, только для указания если include_top имеет значение False (иначе форма ввода должно быть (224, 224, 3) (с форматом данных 'channels_last' ) или (3, 224, 224) (с форматом данных 'channels_first' ). Он должен иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например. (200, 200, 3) будет одним допустимым значением.
pooling : Дополнительный режим пула для извлечения функций когда include_top равно False .
Нет означает, что выходные данные модели будут 4D тензорный вывод последний сверточный блок.
avg означает, что глобальный средний пул будет применяться к выходу последний сверточный блок, и, таким образом, выход модели будет двумерным тензором.
max означает, что глобальный максимальный пул будет применяться.
классов : необязательное количество классов для классификации изображений в, указывается только в том случае, если include_top имеет значение True и если не указан аргумент весит .
classifier_activation : str или вызываемый. Функция активации для использования на «верхнем» слое. Игнорируется, если только include_top=True . Набор classifier_activation=Нет , чтобы вернуть логиты «верхнего» уровня. При загрузке предварительно обученных весов classifier_activation может только быть Нет или "softmax" .

Возвращает

Керас . Модель экземпляр.

[источник]

ResNet101V2 функция
tf.keras.applications. ResNet101V2( include_top = Верно, веса="изображение", input_tensor = Нет, input_shape = нет, объединение = нет, классы=1000, classifier_activation="softmax", )
Создает экземпляр архитектуры ResNet101V2.
Ссылка
Отображение идентичности в глубоких остаточных сетях (CVPR 2016)
Примеры использования классификации изображений см. эта страница для подробных примеров.
Для вариантов использования трансферного обучения обязательно прочитайте руководство по переносу обучения и тонкой настройке.
Примечание. Каждое приложение Keras требует определенного вида предварительной обработки ввода. Для ResNetV2 вызовите tf.keras.applications.resnet_v2.preprocess_input на вашем входные данные перед передачей их в модель. resnet_v2.preprocess_input масштабирует входные пиксели от -1 до 1.
Аргументы
include_top слой в верхней части сети.
веса : один из Нет (случайная инициализация), ‘imagenet’ (предобучение на ImageNet), или путь к загружаемому файлу весов.
input_tensor : необязательный тензор Кераса (т.е. вывод слоев. Input() ) для использования в качестве входного изображения для модели.
input_shape : необязательный кортеж формы, только для указания если include_top имеет значение False (иначе форма ввода должно быть (224, 224, 3) (с форматом данных 'channels_last' ) или (3, 224, 224) (с форматом данных 'channels_first' ). Он должен иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например. (200, 200, 3) будет одним допустимым значением.
pooling : Дополнительный режим пула для извлечения функций когда include_top равно False .
Нет означает, что выходные данные модели будут 4D тензорный вывод последний сверточный блок.
avg означает, что глобальный средний пул будет применяться к выходу последний сверточный блок, и, таким образом, выход модели будет двумерным тензором.
max означает, что глобальный максимальный пул будет применяться.
классов : необязательное количество классов для классификации изображений в, указывается только в том случае, если include_top имеет значение True и если не указан аргумент весит .
classifier_activation : str или вызываемый. Функция активации для использования на «верхнем» слое. Игнорируется, если только include_top=True . Набор classifier_activation=Нет , чтобы вернуть логиты «верхнего» уровня. При загрузке предварительно обученных весов classifier_activation может только быть Нет или "softmax" .
Возвращает
Керас . Модель экземпляр.
[источник]
ResNet152V2 функция
tf.keras.applications.ResNet152V2( include_top = Верно, веса="изображение", input_tensor = Нет, input_shape = нет, объединение = нет, классы=1000, classifier_activation="softmax", )
Создает экземпляр архитектуры ResNet152V2.
Ссылка
Отображение идентичности в глубоких остаточных сетях (CVPR 2016)
Примеры использования классификации изображений см. эта страница для подробных примеров.
Для вариантов использования трансферного обучения обязательно прочитайте руководство по переносу обучения и тонкой настройке.
Примечание. Каждое приложение Keras требует определенного вида предварительной обработки ввода. Для ResNetV2 вызовите tf.keras.applications.resnet_v2.preprocess_input на вашем входные данные перед передачей их в модель. resnet_v2.preprocess_input масштабирует входные пиксели от -1 до 1.
Аргументы
include_top слой в верхней части сети.
веса : один из Нет (случайная инициализация), ‘imagenet’ (предобучение на ImageNet), или путь к загружаемому файлу весов.
input_tensor : необязательный тензор Кераса (т.е. вывод слоев. Input() ) для использования в качестве входного изображения для модели.
input_shape : необязательный кортеж формы, только для указания если include_top имеет значение False (иначе форма ввода должно быть (224, 224, 3) (с форматом данных 'channels_last' ) или (3, 224, 224) (с форматом данных 'channels_first' ). Он должен иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например. (200, 200, 3) будет одним допустимым значением.
pooling : Дополнительный режим пула для извлечения функций когда include_top равно False .
Нет означает, что выходные данные модели будут 4D тензорный вывод последний сверточный блок.
avg означает, что глобальный средний пул будет применяться к выходу последний сверточный блок, и, таким образом, выход модели будет двумерным тензором.
max означает, что глобальный максимальный пул будет применяться.
классов : необязательное количество классов для классификации изображений в, указывается только в том случае, если include_top имеет значение True и если не указан аргумент весит .
classifier_activation : str или вызываемый. Функция активации для использования на «верхнем» слое. Игнорируется, если только include_top=True . Набор classifier_activation=Нет , чтобы вернуть логиты «верхнего» уровня. При загрузке предварительно обученных весов classifier_activation может только быть Нет или "softmax" .
Возвращает
Керас . Модель экземпляр.
HER2-ResNet: метод классификации HER2 на основе глубокой остаточной сети
Сохранить цитату в файл
Формат: Резюме (текст)PubMedPMIDAbstract (текст)CSV
Добавить в коллекции
Создать новую коллекцию
Добавить в существующую коллекцию
Назовите свою коллекцию:
Имя должно содержать менее 100 символов
Выберите коллекцию:
Не удалось загрузить вашу коллекцию из-за ошибки
Повторите попытку
Добавить в мою библиографию
Моя библиография
Не удалось загрузить делегатов из-за ошибки
Повторите попытку
Ваш сохраненный поиск
Название сохраненного поиска:
Условия поиска:
Тестовые условия поиска
Электронная почта: (изменить)
Который день? Первое воскресеньеПервый понедельникПервый вторникПервая средаПервый четвергПервая пятницаПервая субботаПервый деньПервый будний день
Который день? воскресеньепонедельниквторниксредачетвергпятницасуббота
Формат отчета: SummarySummary (text)AbstractAbstract (text)PubMed
Отправить максимум: 1 шт. 5 шт. 10 шт. 20 шт. 50 шт. 100 шт. 200 шт.
Отправить, даже если нет новых результатов
Необязательный текст в электронном письме:
Создайте файл для внешнего программного обеспечения для управления цитированием
. 2022;30(S1):215-224.
дои: 10.3233/THC-228020.
Синган Ван ¹ , Цуйлин Шао ¹ , Вэньшэн Лю ¹ , Ху Лян ¹ , На Ли ²
Принадлежности
¹ Школа компьютерных наук и технологий Технологического университета Цилу (Шаньдунская академия наук), Цзинань, Шаньдун, Китай.
² Шаньдунский центр компьютерных наук (Национальный суперкомпьютерный центр в Цзинане), Цзинань, Шаньдун, Китай.
PMID: 35124598
PMCID: PMC40
DOI: 10.3233/THC-228020
Бесплатная статья ЧВК
Xingang Wang и соавт. Технол Здравоохранение. 2022.
Бесплатная статья ЧВК
. 2022;30(S1):215-224.
дои: 10. 3233/THC-228020.
Авторы
Синган Ван ¹ , Цуйлин Шао ¹ , Вэньшэн Лю ¹ , Ху Лян ¹ , На Ли ²
Принадлежности
¹ Школа компьютерных наук и технологий Технологического университета Цилу (Шаньдунская академия наук), Цзинань, Шаньдун, Китай.
² Шаньдунский центр компьютерных наук (Национальный суперкомпьютерный центр в Цзинане), Цзинань, Шаньдун, Китай.
PMID: 35124598
PMCID: PMC40
DOI: 10. 3233/THC-228020
Абстрактный
Фон: Экспрессия гена HER2 является одним из основных контрольных показателей для выявления и лечения рака молочной железы, а также важной мишенью для выбора препаратов для таргетной терапии опухоли. Таким образом, правильное обнаружение и оценка экспрессии гена HER2 имеет важное значение для клинического лечения рака молочной железы.
Цель: Цель исследования — лучше классифицировать изображения HER2.
Методы: Для общей сверточной нейронной сети с увеличением сетевых слоев явление переобучения часто становится очень серьезным, что требует установки значения коэффициента случайного спуска, а настройка параметров часто занимает много времени и труда, поэтому в этой статье используется остаточная сеть с при увеличении сетевого уровня точность не уменьшится.
Полученные результаты: В этой статье предлагается алгоритм классификации изображений HER2, основанный на улучшенной остаточной сети. Экспериментальные результаты показывают, что предложенная сеть HER2 имеет высокую точность в оценке рака молочной железы.
Заключение: Используя изображения HER2 из базы данных Стэнфордского университета в качестве экспериментальных данных, точность автоматической классификации изображений HER2 повышается с помощью экспериментов. Этот метод поможет снизить интенсивность обнаружения и повысить точность классификации изображений HER2.
Ключевые слова: Рак молочной железы; ГЕР2; классификация; глубокая нейронная сеть; остаточная сеть.
Заявление о конфликте интересов
w3.org/1999/xlink” xmlns:mml=”http://www.w3.org/1998/Math/MathML” xmlns:p1=”http://pubmed.gov/pub-one”> Нет для сообщения.
Цифры

Рисунок 1.

Структура сети.

Рисунок 1.

Структура сети.
Рисунок 1.
Структура сети.

Рисунок 2.

Две остаточные единицы.

Рисунок 2.

Две остаточные единицы.
Фигура 2.
Две остаточные единицы.

Рисунок 3.

Тренировочные данные.

Рисунок 3.

Тренировочные данные.
Рисунок 3.
Тренировочные данные.

Рисунок 4.

Данные испытаний.

Рисунок 4.

Данные испытаний.
Рисунок 4.
Данные испытаний.

Рисунок 5.

Исходное изображение и изображение настройки.

Рисунок 5.

Исходное изображение и изображение настройки.
Рисунок 5.
Исходное изображение и изображение настройки.

Рисунок 6.

Изменения точности и потерь.

Рисунок 6.

Изменения точности и потерь.
Рисунок 6.
Изменения точности и потерь.

Рисунок 7.

Выход сети.…

Рисунок 7.

Выход сети. В первом столбце указана категория…
Рисунок 7.
Выход сети. В первом столбце показана категория соответствующего HER2-изображения, представленного во втором столбце (а), в третьем столбце показан результат первого блока (б), в четвертом столбце показан результат четвертого блока (в). ).

Рисунок 8.

Сравнение с различными показателями оценки.

Рисунок 8.

Сравнение с различными показателями оценки.
Рисунок 8.
Сравнение с различными показателями оценки.
См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC
Похожие статьи
Спектрально-пространственные функции Интегрированная нейронная сеть свертки для классификации рака молочной железы.
Мевада Х.К., Патель А.В., Хассабалла М., Алкинани М.Х., Махант К. Мевада Х.К. и др. Датчики (Базель). 2020 22 августа; 20 (17): 4747. дои: 10.3390/s20174747. Датчики (Базель). 2020. PMID: 32842640 Бесплатная статья ЧВК.
Классификация гистопатологических изображений рака молочной железы с использованием сверточных нейронных сетей с небольшим модулем SE-ResNet.
Цзян И, Чен Л, Чжан Х, Сяо Х. Цзян И и др. ПЛОС Один. 29 марта 2019 г .; 14 (3): e0214587. doi: 10.1371/journal.pone.0214587. Электронная коллекция 2019. ПЛОС Один. 2019. PMID: 30925170 Бесплатная статья ЧВК.
Классификация патологических изображений рака молочной железы на основе глубокого обучения.
Хоу Ю. Хоу Ю. J Xray Sci Technol. 2020;28(4):727-738. DOI: 10.3233/XST-200658. J Xray Sci Technol. 2020. PMID: 323
Классификация рака молочной железы по гистопатологическим изображениям с начальной рекуррентной остаточной сверточной нейронной сетью.
Алом М.З., Якопчич С., Насрин М.С., Таха Т.М., Асари В.К. Алом М.З. и др. J цифровое изображение. 201932 августа (4): 605-617. doi: 10.1007/s10278-019-00182-7. J цифровое изображение. 2019. PMID: 30756265 Бесплатная статья ЧВК.
Классификация ядер клеток рака молочной железы на гистопатологических изображениях с использованием глубоких нейронных сетей.
Фэн Ю, Чжан Л, И З. Фэн Ю и др. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2018 фев; 13 (2): 179-191. doi: 10.1007/s11548-017-1663-9. Epub 2017 31 августа. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2018. PMID: 28861708 Обзор.
Посмотреть все похожие статьи
Рекомендации
Десантис К. Э., Ма Дж., Зауэр А.Г., Ньюман Л.А. и Джемал А., Статистика рака молочной железы, 2017 г., расовые различия в смертности по штатам. CA: Раковой журнал для клиницистов. 2017; 67(6): 439-448. – пабмед
Wu D, Jia HY, Wei N и Li SJ, POU4F1 придает устойчивость к трастузумабу при HER2-положительном раке молочной железы посредством регуляции сигнального пути ERK1/2. Коммуникации биохимических и биофизических исследований. 2010 г.; 533(3): 533-539. – пабмед
Yi ES, Boland JM, Maleszewski JJ, Roden AC, Oliveira AM, Aubry MC, Erickson-Johnson MR, Caron BL, Li Y and Tang H, Correlation of ihc и fish для перестройки гена alk при немелкоклеточной карциноме легкого: ihc Алгоритм оценки рыбы. Журнал торакальной онкологии. 2011 г.; 459-465. – пабмед
Вольф А.С., Хаммонд МЭХ, Эллисон К.Х., Харви Б.Е., Мангу П.Б., Бартлетт Дж.М.С., Белоус М., Эллис И.О., Фитцгиббонс П., Ханна В., Дженкинс Р.Б., Пресс М.Ф., Спирс П.А., Вэнс Г.Х., Виале Г., МакШейн Л.М. и Доусетт М. , Тестирование рецептора 2 эпидермального фактора роста человека при раке молочной железы: Американское общество клинической онкологии/колледж американских патологов, ориентированное на руководство по клинической практике, ориентированное на обновление. Журнал клинической онкологии. 2018; 36(20): 2105-2122. – пабмед
Chang CY, Huang YC и Ko CC, Автоматический анализ иммуногистохимии her-2/neu при раке молочной железы.