• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • إصدارات جامعة قطر
  • وقائع المنتديات
  • المنتدى والمعرض البحثي السنوي لجامعة قطر
  • QUARFE 2020
  • Theme 5: Covid-19 Research
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • إصدارات جامعة قطر
  • وقائع المنتديات
  • المنتدى والمعرض البحثي السنوي لجامعة قطر
  • QUARFE 2020
  • Theme 5: Covid-19 Research
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    COVID-19 Lung Infection Segmentation

    Thumbnail
    عرض / فتح
    COVID-19 Lung Infection Segmentation.pdf (557.5Kb)
    التاريخ
    2020
    المؤلف
    Elharrouss, Omar
    Subramanian, Nandhini
    Almaadeed, Noor
    Al-Maadeed, Somaya
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    The novelty of the COVID-19 Disease and the speed of spread, that create a colossal chaos, impulse all the worldwide researchers to exploit all resources and capabilities to understand and analyze characteristics of the coronavirus in term of spread ways and virus incubation time. For that, the existing medical features like CT and X-ray images are used. For example, CT-scan images can be used for the detection of lung infection. But the challenges of these features such as the quality of the image and infection characteristics limitate the effectiveness of these features . Using artificial intelligence (AI) tools and computer vision algorithms, the accuracy of detection can be more accurate and can help to overcome these issues. This poster proposes a multi-task deep-learning-based method for lung infection segmentation using CT-scan image.
    معرّف المصادر الموحد
    https://doi.org/10.29117/quarfe.2020.0294
    DOI/handle
    http://hdl.handle.net/10576/16518
    المجموعات
    • أبحاث فيروس كورونا المستجد (كوفيد-19) [‎849‎ items ]
    • Theme 5: Covid-19 Research [‎32‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video