Temat: medical pattern recognition - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Grafowe języki obrazowe w znaczeniowym opisie przestrzennych struktur naczyń wieńcowych
Graph image languages in semantic description of spatial coronary arteries structure
Autorzy:: Ogiela, M.R.
Trzupek, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/305603.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: rozpoznawanie obrazów medycznych
sztuczna inteligencja
diagnostyka chorób serca
inżynieria biomedyczna
rozumienie obrazów
medical pattern recognition
artificial intelligence
heart disease diagnosis
biomedical engineering
image understanding
Opis:: W niniejszej pracy zaproponowano sposób stworzenia nowego syntaktyczno - semantycznego opisu znaczeniowego przestrzennych struktur naczyń wieńcowych serca. Dzięki takiemu opisowi możliwe jest dokonywanie merytorycznie ukierunkowanej interpretacji znaczeniowej morfologii poszczególnych odcinków tętnic wieńcowych, co pozwala na szybką oraz automatyczną identyfikację istotnych miejsc przewężeń ich światła. W tym celu wykorzystane zostały grafowe języki obrazowe, oparte na gramatykach ekspansywnych typu edNLC. Gramatyki takie umożliwiają stworzenie uniwersalnego i informatywnego opisu znaczeniowego przestrzennych struktur naczyń wieńcowych. Wykorzystanie takich opisów semantycznych w zintegrowanych modułach inteligentnych systemów diagnostyki medycznej umożliwia wspomaganie zadań wczesnego wykrywania patologicznych przewężeń tętnic utrudniających przepływ utlenowanej krwi do danego obszaru mięśnia sercowego.
In this paper has been proposed developing the new syntactic - semantic meaning description of spatial coronary arteries structure. Thanks such description will be possible to make essentially steered semantic interpretation of section coronary arteries morphology, what will allow us fast identification and automatisation of lumen structure detection. In this aim has been used graph image languages based on the expansive graph grammars of edNLC type, enabling creation the universal and informative meaning description of spatial coronary arteries structure. Application of such semantic description in the integrated modules of intelligent systems medical diagonosis, supporting the early detection stricture which defect the flow of oxidizing blood to given area of cardiac muscle.
Źródło:: Computer Science; 2005, 7; 115-125
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:: Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

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: 3.

Tytuł:: Picture Languages in Automatic Radiological Palm Interpretation
Autorzy:: Tadeusiewicz, R.
Ogiela, M. R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/908539.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: komputerowe wspomaganie diagnozy
diagnostyka choroby
choroba dłoni
syntaktyczne rozpoznawanie obrazu
rozumienie obrazu
medyczna analiza obrazu
syntactic pattern recognition
image understanding
medical image analysis
computer-aided diagnosis
palm disease diagnostics
Opis:: The paper presents a new technique for cognitive analysis and recognition of pathological wrist bone lesions. This method uses AI techniques and mathematical linguistics allowing us to automatically evaluate the structure of the said bones, based on palm radiological images. Possibilities of computer interpretation of selected images, based on the methodology of automatic medical image understanding, as introduced by the authors, were created owing to the introduction of an original relational description of individual palm bones. This description was built with the use of graph linguistic formalisms already applied in artificial intelligence. The research described in this paper demonstrates that for the needs of palm bone diagnostics, specialist linguistic tools such as expansive graph grammars and EDT-label graphs are particularly well suited. Defining a graph image language adjusted to the specific features of the scientific problem described here permitted a semantic description of correct palm bone structures. It also enabled the interpretation of images showing some in-born lesions, such as additional bones or acquired lesions such as their incorrect junctions resulting from injuries and synostoses.
Źródło:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 2; 305-312
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Metody Rozpoznawania Wzorców Obrazów w Analizie Wskaźników Dermatoglificznych Zespołu Downa
Image pattern recognition methods in analysis of dermatoglyphic indices of Downs Syndrome
Autorzy:: Wojtowicz, H.
Wajs, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/152598.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: poprawianie jakości obrazu
filtry adaptacyjne
rozpoznawanie wzorców
maszyny wektorów wspierających
diagnostyka medyczna
image quality
enhancement
adaptive filters
pattern recognition
classification of impressions of hallucal area of sole
support vector machines
medical diagnostics
Opis:: Klasyfikacja odbitek wzorców w polu palucha na stopach jest jest jednym z zadań analizy dermatoglificznej wykonywanej przez antropologa do wykrywania wad genetycznych u noworodków. Artykuł opisuje zastosowanie metod przetwarzania obrazów i rozpoznawania wzorców do klasyfikacji obrazów odbitek wzorców w polu halukalnym stóp. Opisana została metoda klasyfikacji odbitek tych wzorców. Do poprawienia jakości obrazów zastosowano zabiegi poprawiania kontrastu obrazu, segmentacji tła oraz kontekstowej filtracji obrazu za pomocą krótkoczasowej transformaty Fouriera. Zaproponowano zastosowanie algorytmu opartego na rozkładzie piramidowym w wielu skalach do wyznaczenia kierunków pływów listewek odbitek. W artykule opisane i przedyskutowane zostały modele klasyfikatorów obrazów odbitek wzorców w polu palucha na stopach. Klasyfikatory te stanowią część automatycznego systemu diagnostycznego służącego do badań przesiewowych na obecności trisomii 21 (zespołu Downa). System wspomaga pracę antropologa poprzez automatyczne przetwarzanie i wykrywanie własności wskazujących na obecność wad genetycznych. Obrazy dermatoglifów są wstępnie przetwarzane przed procesem klasyfikacji w celu wydobycia wektorów własności analizowanych przez Maszyny Wektorów Wspierających. Funkcje jądrowe oparte na radialnych funkcjach bazowych zostały użyte w procesie indukcji wieloklasowego systemu Maszyn Wektorów Wspierających generowanego według algorytmu 'jeden przeciwko jednemu'. Badania wykonane na danych pochodzących z Collegium Medicum Uniwersytetu Jagielońskiego w Krakowie, pokazują efektywność zaproponowanego podejścia w poprawianiu jakości obrazów odbitek wzorców w polu palucha na stopach i ich klasyfikacji.
Classification of patterns of hallucal area of sole is one of the tasks of dermatoglyphic analysis. The paper describes application of image processing and pattern recognition methods to classification of impressions of hallucal area of sole. Contrast enhancement, segmentation and contextual filtration techniques are used to enhance quality of the images. Use of an algorithm based on multi-scale pyramid decomposition of an image is proposed for ridge orientation calculation. Hallucal area pattern classifiers, which are part of an automatic system for rapid screen diagnosing of trisomy 21 (Down's Syndrome) in infants, are created and discussed. The system is a tool supporting medical decision by automatic processing of dermatoglyphic prints and detecting features indicating presence of genetic disorder. Images of dermatoglyphic prints are pre-processed before the classification stage to extract features analysed by Support Vector Machines algorithm. RBF kernel type is used in the training of SVM multi-class systems generated with one-vs-one scheme. Experiments conducted on the database of Collegium Medicum of the Jagiellonian University in Cracow show effectiveness of the proposed approach to classification of infants' fingerprints.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 9, 9; 1000-1004
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "medical pattern recognition" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język