Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Jackowski, K." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
An improved medical diagnosing of acute abdominal pain with decision tree
Autorzy:
Jankowski, D.
Jackowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333015.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
medyczne systemy wspomagania decyzji
drzewa decyzyjne
klasyfikacja
medical decision support systems
decision trees
classification
Opis:
In medical decision making (e.g., classification) we expect that decision will be made effectively and reliably. Decision making systems with their ability to learn automatically seem to be very appropriate for performing such tasks. Decision trees provide high classification accuracy with simple representation of gathered knowledge. Those advantages cause that decision trees have been widely used in different areas of medical decision making. In this paper we present characteristic of univariate and multivariate decision tree. We apply those classifiers to the problem of acute abdominal pain diagnosis.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 20; 65-71
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integrated system merging the knowledge of different medical and technological disciplines WROVASC project
Autorzy:
Burduk, R.
Jackowski, K.
Wozniak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333890.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
magazyn danych medycznych i systemy sprawozdawcze
systemy wsparcia diagnostyki medycznej
medical data warehouse and reporting systems
medical diagnosis support systems
Opis:
The paper presents selected aims of WROVASK project carried on by Regional Specialist Hospital in Wroclaw with cooperation with a number of academic and research centres. The project is of interdisciplinary kind and gathers researchers and experts of number different disciplines, like chemistry, agricultural, and technical sciences, especially mechanics and informatics. Some tasks aiming at development information systems are presented and described such as: data warehouse based reporting system for the hospital, the system supporting assignment management in teleradiology with optimization of its distribution, and intelligent decision support system for automated assessment of washing surgical tools quality.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 14; 23-29
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic segmentation of brain tumors using tensor analysis and multimodal MRI
Autorzy:
Jackowski, K.
Manhães-Savio, A.
Cyganek, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333913.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
brain lesion
MRI
magnetic resonance imaging
classification
tensor
zmiany w mózgu
rezonans magnetyczny
obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego
klasyfikacja
Opis:
Glioma detection and classification is an critical step to diagnose and select the correct treatment for the brain tumours. There has been advances in glioma research and Magnetic Resonance Imaging (MRI) is the most accurate non-invasive medical tool to localize and analyse brain cancer.The scientific global community has been organizing challenges of open data analysis to push forward automatic algorithms to tackle this task. In this paper we analyse part of such challenge data, the Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS), with novel algorithms using partial learning to test an active learning methodology and tensor-based image modelling methods to deal with the fusion of the multimodal MRI data into one space. A Random Forest classifier is used for pixel classification. Our results show an error rates of 0.011 up to 0.057 for intra-subject classification. These results are promising compared to other studies. We plan to extend this method to use more than 3 MRI modalities and present a full active learning approach.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 165-172
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies