| dc.contributor.author | Шолота, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Рачинський, Д. Л. | uk |
| dc.contributor.author | Sholota, V. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:18:19Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:18:19Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Шолота В. В., Рачинський Д. Л. Особливості визначення ознак для класифікації інтроскопічних мюллер-матричних зображень біологічних структур // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25489. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8163-57-0 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47661 | |
| dc.description.abstract | Наведено особливості визначення вектору ознак на основі нечіткої логіки для класифікації мюллерматричних зображень в системі інтроскопічної діагностики двокомпонентних біологічних структур. Встановлено підвищення достовірності діагностики за рахунок нечіткої класифікації фазових та орієнтаційних мюллерматричних зображень відповідно на 2% та на 3,3%. | uk |
| dc.description.abstract | The features of defining a feature vector based on fuzzy logic for classifying Muller matrix images in the system of introscopic diagnostics of two-component biological structures are presented. It is established that the diagnostic reliability is increased by 2% and 3.3%, respectively, due to the fuzzy classification of phase and orientation Muller matrix images. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25489 | |
| dc.subject | класифікація | uk |
| dc.subject | вектор ознак | uk |
| dc.subject | мюллер-матричне зображення | uk |
| dc.subject | інтроскопічна система | uk |
| dc.subject | біологічна структура | uk |
| dc.subject | нечітка логіка | uk |
| dc.subject | classification | en |
| dc.subject | feature vector | en |
| dc.subject | Muller matrix image | en |
| dc.subject | introscopic system | en |
| dc.subject | biological structure | en |
| dc.subject | fuzzy logic | en |
| dc.title | Особливості визначення ознак для класифікації інтроскопічних мюллер-матричних зображень біологічних структур | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 681.7:616-71 | |
| dc.relation.references | Alali S., Vitkin A. Polarized light imaging in biomedicine: emerging Mueller matrix methodologies for bulk tissue assessment. Journal of Biomedical Optics. 2015. Vol. 20, no. 6. P. 061104. | en |
| dc.relation.references | Заболотна Н.І., Радченко К.О., Костюк С.В. Статистична, кореляційна і фрактальна структура мюллер–матричних
зображень багатошарових біологічних тканин. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2013. №2( 26).
С. 58-66. | uk |
| dc.relation.references | Zabolotna N.I., Sholota V.V., Okarskyi H.H. Methods and systems of polarization reproduction and analysis of the biological layers structure in the diagnosis of pathologies. Proceedings of SPIE. 2020. Vol. 11369, 113691S. P. 501-513. | en |
| dc.relation.references | Zabolotna N.I. Sholota V.V. Polarimetric system of mueller-matrix diagnostics of two-component biological structures
with decision-making support. Опт-ел. інф-енерг. техн. 2023. №1. С. 120–127. | en |
| dc.relation.references | Заболотна Н.І, Шолота В.В., Масловський В.Ю., Жумагулова Ш. Нечіткі моделі прийняття рішення при лазерній
поляризаційно інваріантній діагностиці ішемії міокарда. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2023.
№1. С.97-105. | uk |
