Autor: Orczyk, T. - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: The new rule based colour classifier in the problem of human skin colour detection
Autorzy:: Głowacki, D.
Porwik, P.
Orczyk, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333896.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: kolor ludzkiej skóry
klasyfikator
reguły decyzyjne
human skin colour
classifier
decision rules
Opis:: This article presents new rules, which can be used to construct a classifier for image areas segmentation. Segmentation is made on upon the colours, which are commonly associated with human skin colour. The new rules of this classifier have been developed on the basis of the analysis and modifications of two other classifiers, which has been described in the literature. Nowadays, such classifiers are commonly used in practice: in photographic equipment, photo-editing software, biological images analysis or in-room person detecting systems.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 14; 39-48
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Simple and non-invasive liver fibrosis stage prediction method
Autorzy:: Orczyk, T.
Pałys, M.
Porwik, P.
Musialik, J.
Błońska-Fajfrowska, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333411.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: zwłóknienie wątroby
wirusowe zapalenie wątroby typu C
przewidywanie etapu
liver fibrosis
hepatitis C
stage prediction
Opis:: In this paper a simple and non-expensive indirect fibrosis stage prediction method is described. Presented method is non-invasive and is based on the results of the generic blood tests. The method is based on a statistical analysis of wide range of blood tests results supported with the experience of hepatologists.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 227-231
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Method of signature recognition with the use of the complex features
Autorzy:: Doroz, R.
Pałys, M.
Orczyk, T.
Safaverdi, H.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333247.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: biometrics
signature recognition
complex features
biometria
rozpoznawanie podpisu
funkcje złożone
Opis:: In this paper a new method of handwritten signatures verification has been proposed. This method, for each signature, creates complex features which are describing this signature. These features are based on dependencies analysis between dynamic features registered by tablets. These complex features are then used to create vectors describing the signature. Elements of these vectors are calculated using measures proposed in this work. The similarity between signatures is assessed by determining the similarity of vectors in the compared signatures. Research, whose results will be presented in the further part of this work, have shown a high efficiency of verification using proposed method.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2014, 23; 155-162
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Medical diagnosis support system based on the ensemble of single-parameter classifiers
Autorzy:: Orczyk, T.
Porwik, P.
Bernaś, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333746.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: classifier ensembles
combination rule
decision support system
zespoły klasyfikatora
zasada kombinacji
system wspomagania decyzji
Opis:: This paper presents a medical diagnosis support system based on an ensemble of single parameter k–NN classifiers [1]. System was verified on a database containing real blood test results of diagnosed patients with a liver fibrosis. This dataset contains problems typical to a real medical data – especially missing values. Paper also describes the process of selecting a subset of parameters used for further evaluation (feature selection/elimination algorithm). Complete database contains many parameters, but not all are important for diagnosis, thus eliminating them is an important step. A comparison of proposed method of classification and feature selection with methods known from literature has also been presented.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2014, 23; 173-179
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Instance based kNN modification for classification of medical data
Autorzy:: Orczyk, T.
Porwik, P.
Lewandowski, M.
Cholewa, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333353.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: k Nearest Neighbors
kNN
unbalanced data
incomplete data
algorytm najbliższych sąsiadów
dane niesymetryczne
dane niekompletne
Opis:: Paper describes a novel modification to a well known kNN algorithm, which enables using it for medical data, which often is a class-imbalanced data with randomly missing values. Paper presents the modified algorithm details, experiment setup, results obtained on a cross validated classification of a benchmark database with randomly removed values (missing data) and records (class imbalance), and their comparison with results of the state of the art classification algorithms.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 99-106
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Influence of missing data imputation method on the classification accuracy of the medical data
Autorzy:: Orczyk, T.
Porwik, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334037.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: medical data analysis
missing data
data imputation
classification efficiency
analiza danych medycznych
brakujące dane
przypisanie danych
efektywność klasyfikacji
Opis:: Aim of this study is to show the dangers of filling missing data - particularly medical data. Because there are many dedicated medical expert systems and medical decision support systems, a special attention must be paid on the construction of classifiers. Medical data are almost never complete, and completion of the missing data requires a special care. The safest approach of dealing with missing data would be removing records with missing parameters and/or removing parameters that are missing in the records. Unfortunately reducing data set that is already very small is not always an option. Dangers coming out from data imputation are shown in the article, which presents the influence of selected missing data filling algorithms on the classification accuracy.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 111-116
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Image analysis of immunohistochemical stains for detection of parathyroid disease
Autorzy:: Płaczek, B.
Orczyk, T.
Bułdak, R.
Michalski, M.
Segiet, O.
Polaniak, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333291.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: image processing
immunohistochemistry
hyperparathyroidism
light microscopy
przetwarzanie obrazu
immunohistochemia
nadczynność przytarczyc
mikroskopia świetlna
Opis:: In this paper a method is introduced which enables automatic detection of parathyroid hyperplasia and parathyroid adenoma on the basis of immunohistochemical angiogenesis markers expression in micrographs. The proposed method uses digital image processing techniques and classification algorithms to detect diseased tissue. The disease detection is performed by classification of normalized color intensity histograms. Accuracy of this method was evaluated by using micrographs of parathyroid tissue sections obtained from patients that have undertaken surgery due to primary hyperparathyroidism. Use of different color models, various classifiers, and immunohistochemical markers was considered during the experiments. The experimental results show that the introduced method enables accurate detection of parathyroid disease. The most promising results were obtained for k-nearest neighbor and neural network classifiers.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 141-146
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Human activity detection based on the iBeacon technology
Autorzy:: Lewandowski, M.
Orczyk, T.
Płaczek, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333122.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: classification
embedded systems
iBeacon
klasyfikacja
systemy wbudowane
Opis:: Paper presents a new method of patient activity monitoring, by using modern ADL (Activities of Daily Living) techniques. Proposed method utilizes energy efficient Bluetooth iBeacon BLE (Bluetooth Low Energy) modules, developed by Apple. Main advantage of this technology is the ability to detect neighboring devices, which belong to the same device family. Proposed method is based on observing changes of received signal strength indicator (RSSI) in the time domain. The RSSI analysis is performed in order to asses a human activity. Such observation may be particularly useful for monitoring consciousness of elder people, where reaction time of emergency rescuers and appropriate rescue operations may save the human lives.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2016, 25; 38-45
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Classification techniques for non-invasive recognition of liver fibrosis stage
Autorzy:: Krawczyk, B.
Woźniak, M.
Orczyk, T.
Porwik, P.
Musialik, J.
Błońska-Fajfrowska, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/332969.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: uczenie maszynowe
systemy wielo-klasyfikatorów
informatyka medyczna
zwłóknienie wątroby
wirusowe zapalenie wątroby typu C
machine learning
multiple classifier systems
compound pattern recognition
medical informatics
liver fibrosis
hepatitis C
Opis:: Contemporary medicine should provide high quality diagnostic services while at the same time remaining as comfortable as possible for a patient. Therefore novel non-invasive disease recognition methods are becoming one of the key issues in the health services domain. Analysis of data from such examinations opens an interdisciplinary bridge between the medical research and artificial intelligence. The paper presents application of machine learning techniques to biomedical data coming from indirect examination method of the liver fibrosis stage. Presented approach is based on a common set of non-invasive blood test results. The performance of four different compound machine learning algorithms, namely Bagging, Boosting, Random Forest and Random Subspaces, is examined and grid search method is used to find the best setting of their parameters. Extensive experimental investigations, carried out on a dataset collected by authors, show that automatic methods achieve a satisfactory level of the fibrosis level recognition and may be used as a real-time medical decision support system for this task.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 20; 121-127
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: An attempt to improve Eigenface algorithm efficiency for colour images
Autorzy:: Orczyk, T.
Porwik, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333031.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: rozpoznanie twarzy
filtrowanie kolorowe
face recognition
PCA
eigenface
colour filtering
Opis:: This article presents an attempt to improve Eigenface algorithm efficiency by using image pre–filtering in order to eliminate background areas of the picture and illumination influence. The background is treated as noise, so when noise is present then efficiency of the algorithm decreases. In order to eliminating this inconvenience, analysed image is pre–filtered by means of the colour classifier. The classifier eliminates pixels which have different colour than an average human skin colour on a digital photo. This causes that the Eigenface algorithm is less sensitive to background noise. The illumination influence was minimized by using hue information instead of traditionally used luminance. The main advantage of the proposed approach is possibility of using in environments where diverse image background texture and scene illumination appears. The eigenfaces technique can be applied in handwriting analysis, voice recognition, hand gestures interpretation and medical imaging.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 201-207
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Orczyk, T." wg kryterium: Autor

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język