Informacja

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

Wyszukujesz frazę "pattern analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Automatic detection and counting of platelets in microscopic image
Autorzy:
Burduk, R.
Krawczyk, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333065.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
nauczanie maszynowe
analiza obrazu
pattern recognition
bioinformatic
machine learning
image analysis
platelet
Opis:
In this paper we present a machine learning-based approach for detecting platelet cells in microscopic smear images. Counting how many platelets appeared in each smear image is one of the basic tasks done in many laboratories. In many cases this is still done by a human — laboratory technician. Due to very small size and often great quantity of those cells, precise estimating of the number of platelets is not a trivial task. As in all man-dependent problems the whole process is very sensitive to errors, time-consuming and its accuracy is limited by human perception. We propose alternative, fully automatic solution that is free of those drawbacks. Our idea is based on the combination of techniques driven from two fields of modern computer science: the image analysis and pattern recognition ⁄ machine learning. It not only reduces the error rate, but, what is more important, also decreases the time needed for each smear image analysis. The obtained results are very satisfying and our solution is more precise than estimation based on human perception. This will improve the quality of laboratory work and allow to save time that can be spent on other important tasks.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 173-178
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Local embedding and dimensionality reduction in detection of skin tumor tissue
Autorzy:
Michalak, M.
Świtoński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333429.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
analiza wielospektralna
redukcja wymiarowości
selekcja cech
pattern recognition
multispectral analysis
dimensionality reduction
feature selection
Opis:
This article shows the limitation of the usage of dimensionality reduction methods. For this purpose three algorithms were analyzed on the real medical data. This data are multispectral images of human skin labeled as tumor or non-tumor regions. The classification of new data required the special algorithm of new data mapping that is also described in the paper. Unfortunately, the final conclusion is that this kind of local embedding algorithms should not be recommended for this kind of analysis and prediction.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 59-65
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detection of human eye components on the basis of multispectral imaging
Autorzy:
Michalak, M.
Nurzyńska, K.
Świtoński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333415.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
analiza wielospektralna
przetwarzanie obrazów
segmentacja obrazu
pattern recognition
multispectral analysis
image processing
image segmentation
Opis:
In this paper the methods for selecting of the most important parts of the human eyes are described. On the basis of the real 21 channel multispectral images the model of finding the lens and the spot are defined. These methods are based on the most popular algorithms of image processing. The approach to veins detection is still undefined but in the article the most important channels are pointed out and the channel difference between eyelash and the veins is also mentioned.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 41-47
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