Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "dermatoscopic images" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Selected applications of deepneural networks in skin lesion diagnostic
    Wybrane zastosowania głębokich sieci neuronowych w diagnozie zmian skórnych
    Autorzy:
    Michalska-Ciekańska, Magdalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2070250.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    dermatoscopic images
    neural networks
    melanoma
    skin lesions
    obraz dermatoskopowy
    sztuczne sieci neuronowe
    zmiany skórne
    Opis:
    The article provides an overview of selected applications of deep neural networks in the diagnosis of skin lesions from human dermatoscopic images, including many dermatological diseases, including very dangerous malignant melanoma. The lesion segmentation process, features selectionand classification was described.Application examples of binary and multiclass classification are given.The described algorithms have been widely used in the diagnosis of skin lesions. The effectiveness, specificity, and accuracy of classifiers were compared and analyzed based on available datasets.
    Artykuł zawiera przeglądwybranychzastosowań głębokich sieci neuronowych w diagnostyce zmian skórnych zobrazów dermatoskopowych człowieka z uwzględnieniem wielu choróbdermatologicznych, w tym bardzo niebezpiecznejz nich malignant melanoma. Został opisany processegmentacjizmiany, selekcji cech i klasyfikacji. Uwzględniono przykłady binarnej i wieloklasowej klasyfikacji. Opisane algorytmy znalazły szerokie zastosowanie w diagnostyce zmian skórnych.Porównano i przeanalizowanoskuteczność, specyficznośći dokładność klasyfikatorów w oparciu o dostępne zestawy danych.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2021, 11, 4; 18--21
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Deep neural networks for skin lesions diagnostics
    Głębokie sieci neuronowe dla diagnostyki zmian skórnych
    Autorzy:
    Michalska-Ciekańska, Magdalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174701.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    deep neural networks
    transfer learning
    dermatoscopic images
    skin lesions diagnostics
    głębokie sieci neuronowe
    obraz dermatoskopowy
    diagnostyka zmian skórnych
    Opis:
    Non-invasive diagnosis of skin cancer is extremely necessary. In recent years, deep neural networks and transfer learning have been very popular in the diagnosis of skin diseases. The article contains selected basics of deep neural networks, their interesting applications created in recent years, allowing the classification of skin lesions from available dermatoscopic images.
    Nieinwazyjna diagnostyka nowotworów skóry jest niezwykle potrzebna. W ostatnich latach bardzo dużym zainteresowaniem w diagnostyce chorób skóry cieszą się głębokie sieci neuronowe i transfer learning. Artykuł zawiera wybrane podstawy głębokich sieci neuronowych, ich ciekawe zastosowania stworzone w ostatnich latach, pozwalające na klasyfikację zmian skórnych z dostępnych obrazów dermatoskopowych.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2022, 12, 3; 50--53
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An overview of classification methods from dermoscopy images in skin lesion diagnostic
    Przegląd metod klasyfikacji obrazów dermatoskopowych wykorzystywanych w diagnostyce zmian skórnych
    Autorzy:
    Michalska, Magdalena
    Boyko, Oksana
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/407654.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    dermatoscopic images
    classification method
    neural network
    SVM
    skin cancer
    skin lesion
    obraz dermatoskopowy
    metoda klasyfikacji
    sztuczna sieć neuronowa
    nowotwór skóry
    zmiany skórne
    Opis:
    The article contains a review of selected classification methods of dermatoscopic images with human skin lesions, taking into account various stages of dermatological disease. The described algorithms are widely used in the diagnosis of skin lesions, such as artificial neural networks (CNN, DCNN), random forests, SVM, kNN classifier, AdaBoost MC and their modifications. The effectiveness, specificity and accuracy of classifications based on the same data sets were also compared and analyzed.
    Artykuł zawiera przegląd wybranych metod klasyfikacji obrazów dermatoskopowych zmian skórnych człowieka z uwzględnieniem różnych etapów choroby dermatologicznej. Opisane algorytmy są szeroko wykorzystywane w diagnostyce zmian skórnych, takie jak sztuczne sieci neuronowe (CNN, DCNN), random forests, SVM, klasyfikator kNN, AdaBoost MC i ich modyfikacje. Porównana i przeanalizowana została również skuteczność, specyficznośc i dokładność klasyfikatów w oparciu o te same zestawy danych.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 2; 36-39
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    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