<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Аналіз методів та систем розпізнавання патологій вуха на отоскопічних зображеннях

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Альтернативна назва

Analysis of methods and systems for recognition of ear pathologies on otoscopic images

Анотація

Проведено аналіз методів та засобів аналізу, класифікації патологій вуха, визначено особливості їх застосування, переваги та недоліки. Як результат проведеної роботи визначено шляхи удосконалення систем розпізнавання патологій вуха. Для цього дослідження використовувався пакет безкоштовного програмного забезпечення Image Composite Editor (ICE) 2.0 (Microsoft) для генерації безшовних складених зображень.&nbsp; Комбінація різних методів та алгоритмів обробки та класифікації зображень суттєво збільшує достовірність отриманих результатів. Подальші дослідження з метою покращення точності діагностики захворювань можуть бути спрямовані на поєднання різних алгоритмів обробки зображення та алгоритмів машинного навчання.
An analysis of methods and tools for the analysis and classification of ear pathologies was conducted, identifying their application features, advantages, and disadvantages. As a result of this work, ways to improve ear pathology recognition systems were determined. For this study, the free software package Image Composite Editor (ICE) 2.0 (Microsoft) was used to generate seamless composite images. The combination of different methods and algorithms for image processing and classification significantly increases the reliability of the results obtained. Further studies to improve the accuracy of disease diagnosis can be aimed at combining different image processing algorithms and machine learning algorithms.

Опис

УДК

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Марчук А. Ю. Аналіз методів та систем розпізнавання патологій вуха на отоскопічних зображеннях // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 1. С. 227-234. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/772.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (26)

  1. Bassiouni, M., D. G. Ahmed, S. I. Zabaneh, S. Dommerich, H. Olze, P. Arens, and K. Stölzel. Endoscopic ear examination improves self-reported confidence in ear examination skills among undergraduate medical students compared with handheld otoscopy. GMS J. Med. Educ. 39(1):doc 3, 2022.
  2. Sicora, M. V. Gluboki neyronny mereshi v kompyternomy zori. Lviv : Vydavnitstvo Lvivskoi politehniku, 2021. 356 s. ISBN 978-966-941-234-5.
  3. Zheng T., Sha J., Deng Q., Geng S., Xiao S., Yang W., Byrne C., Targher G., Li Y., Wang X., Wu D., Zheng M. Object detection: A novel AI technology for the diagnosis of hepatocyte ballooning. Liver international : official journal of the International Association for the Study of the Liver.2023. No44. DOI:10.1111/liv.15799.
  4. Huang R., Lin R., Dong A., Wang Z. Few-Shot Object Detection Based on Adaptive Attention Mechanism and Large-Margin Softmax. AATCC J Res, 2022. DOI:10.1177/24723444221136626.
  5. Hussain R., Lalande A., Marroquin R., Girum K.B., Guigou C., Bozorg Grayeli A. Real-Time Augmented Reality for Ear Surgery.21st International Conference, Granada, Spain, September 16-20, 2018, Proceedings, Part IV. DOI:10.1007/978-3-030-00937-3_38.
  6. Khan E., Khan A. Sumotosima: A Framework and Dataset for Classifying and Summarizing Otoscopic Images. arXiv:2408.06755. 2024.
  7. Li Z., Dong M., Wen S., Hu X., Zhou P., Zeng Z. CLU-CNNs: Object detection for medical images. Neurocomputing, 2019, 350 p. DOI:10.1016/j.neucom.2019.04.028
  8. Lim L.A., Keleş H.Y. Learning Multi-Scale Features for Foreground Segmentation. Pattern Anal Appl. 2019. No 23.PP. 1369–1380. DOI:10.1007/s10044-019-00845-9.
  9. Lin Z., Wang Y., Tang Z. Training-Free Open-Ended Object Detection and Segmentation via Attention as Prompts, 2024. DOI:10.48550/arXiv.2410.05963.
  10. Ma S., Xu Y. FPDIoU Loss: A Loss Function for Efficient Bounding Box Regression of Rotated Object Detection, 2024. DOI:10.48550/arXiv.2405.09942.