Method of indicators forecasting of biomedical images using a parallel-hierarchical network
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Медицина має поглиблене вивчення розвитку патологічних змін в людському тілі в наших часах, тому, є великий виклик, щоб створити сучасні інформаційні пристрої і методи для обробки біомедичної інформації. Вона - добре відомий факт, що впродовж діагнозу, що встановлює і проводить докторів лікування все більше і більше, покладаються на біомедичні зображення отримав користування різним технічним забезпеченням і системами програмного забезпечення. Це стосується автоматичної обробки зображень томографій і термографічних для сегментації зображень і завдань класифікації.
Medicine has in-depth study of the development of pathological changes in the human body in our times, therefore, there is a big challenge to create modern information devices and methods for processing biomedical information. It is well known fact that during the diagnosis establishing and conducting treatment doctors increasingly rely on biomedical images obtained using various hardware and software systems. This concerns the automatic processing of tomographic and thermographic images for segmentation of images and classification tasks.
Medicine has in-depth study of the development of pathological changes in the human body in our times, therefore, there is a big challenge to create modern information devices and methods for processing biomedical information. It is well known fact that during the diagnosis establishing and conducting treatment doctors increasingly rely on biomedical images obtained using various hardware and software systems. This concerns the automatic processing of tomographic and thermographic images for segmentation of images and classification tasks.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Method of indicators forecasting of biomedical images using a parallel-hierarchical network [Електронний ресурс] / Л. І. Тимченко, Н. І. Кокряцька, С. В. Павлов [та ін.] // Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2020/paper/view/9754.
Тимченко Л. І., Кокряцька Н. І., Павлов С. В., Степанюк Д. С., Січко Т. В., Івасюк І. Д. Method of indicators forecasting of biomedical images using a parallel-hierarchical network. Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. 2020. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2020/paper/view/9754.
Тимченко Л. І., Кокряцька Н. І., Павлов С. В., Степанюк Д. С., Січко Т. В., Івасюк І. Д. Method of indicators forecasting of biomedical images using a parallel-hierarchical network. Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. 2020. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2020/paper/view/9754.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (19)
- Confocal scanning laser ophthalmoscopy classiliers and stereophotogram evaluation for prediction of visual field abnormalities in glaucoma-suspect eyes / S. Bowd, L. M. Zangwill, F. A. Medeiros [et al.] // Invest. Ophthalmol Vis Sci - 2004 - Vol.45. - P.2255-2262.
- Scanning laser polarimetry with variable corneal compensation and optical coherence tomography in normal and glaucomatous eyes / N. Bagga,
- Bagga H. Scanning laser polarimetry with variable corneal compensation: identification and correction for corneal birefringence in eyes with macular disease / H. Bagga, D.S. Greenfield, R.W. Knighton // Invest. Ophthalmol Vis Sci - 2003. - Vol.44. - P. 1969-1976.
- Processing of biomedical images of the bottom of the eye for a system of analysis of its pathologies / S.V. Pavlov, D.V. Vovkotrub, A.O. Rozhman, R.Yu.Dovgolyuk // International scientific and technical internet conference "Computer graphics and image recognition », April 15, 2012: abstracts of reports. - Vinnytsya: VOIPDO, 2012. - P. 237-238.
- Timchenko L.I., Kokryatskaya N.I., Garcia O.A., Petrovsky M.S., Stepanyuk D.S. Parallel-hierarchical networks for image processing. Theoretical research: monograph / L.I. Timchenko, N.I. Kokryatskaya, OA Gercius, MS Petrovsky, D.S. Stepanyuk - Poltava: ASMI, 2017. - 469 p.
- Timchenko L.I., Kokryatskaya N.I., Gertsy O.A., Petrovsky M.S., Stepanyuk D.S. Parallel-hierarchical networks for processing biomedical images and images of stains of laser beams. Experimental research: monograph / L.I. Timchenko, N.I. Kokryatskaya, OA Gercius, MS Petrovsky, D.S. Stepaniuk - Poltava: ASMI, 2017. - 363 pp.
- Precision measurement of coordinates of power center of extended laser path images, Leonid I. Timchenko; Sergii V. Pavlov; Natalia I. Kokriatskaia; Oleksandr A. Gertsiy; Dmytro S. Stepaniuk; Natalia P. Babiuk; Gulzhan Kashaganova; Damian Harasim, Proc. SPIE 10808, Precision measurement of coordinates of power center of extended laser path images, 1080810 (1 October 2018); doi: 10.1117/12.2501628
- Analysis of computational processes of pyramidal and parallel-hierarchical processing of information, Mohammed Al-Maitah; Leonid I. Timchenko; Natalia I. Kokriatskaia; Svitlana Nakonechna; Anna A. Poplavskaia; Dmytro S. Stepaniuk; Konrad Gromaszek; Saule Rakhmetullina, Proc. SPIE 10808, Analysis of computational processes of pyramidal and parallel-hierarchical processing of information, 1080822 (1 October 2018); doi: 10.1117/12.2501522
- Parallel-hierarchical network as the model of neurocomputing, Mohammed Al-Maitah; Leonid I. Timchenko; Natalia I. Kokriatskaia; Svitlana V. Nakonechna; Dmytro S. Stepaniuk; Żaklin M. Grądz; Aigul Syzdykpayeva, Proc. SPIE 10808, Parallel-hierarchical network as the model of neurocomputing , 108082O (1 October 2018); doi: 10.1117/12.2501622
- Zhao, Q., Rutkowski T.M., Zhang, L. and Cichocki, A.:‘Generalized optimal spatial filtering using a kernel approach with application to EEG classification’, Cognitive Neurodynamics, 2010, 4, (4), pp. 355-358.