Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска
Область поиска
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткий полный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ<.>)
Общее количество найденных документов : 10
Показаны документы с 1 по 10
1.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.04-04А3.530

Автор(ы) : Zouridakis, George, Jansen Ben H., Boutros Nash N.
Заглавие : Evoked potential analysis using fuzzy clustering : Abstr. Annu. Fall Meet. Biomed. Eng. Soc., University Park, Pa, Oct. 3-6, 1996
Источник статьи : Ann. Biomed. Eng. - 1996. - Vol. 24, Suppl. n 1. - С. 70
Аннотация: Предложен метод анализа, не требующий использования трудоемких процедур предварительного повышения отношения сигнала к шуму. Основная идея заключается в использовании метода нечеткой кластризации. Описаны конкретные реализации этой идеи для классификации вызванных потенциалов и ЭЭГ. Приведена сводка результатов испытаний на синтезированных образцах. Представлен план дальнейших исследований и разработок. США, Dep. of Neurosurgery, Univ. of Texas - Houston Med. School, Houston
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА БИОСИГНАЛОВ
ВЫЗВАННЫЕ ПОТЕНЦИАЛЫ
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
Дата ввода:
2.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.06-04А3.48

Автор(ы) : Jawahar C.V., Biswas P.K., Ray A.K.
Заглавие : Investigations on fuzzy thresholding based on fuzzy clustering
Источник статьи : Pattern Recogn. - 1997. - Vol. 30, N 10. - С. 1605-1613
Аннотация: Предложена формальная постановка задачи нечеткого выбора порогов, сводящая ее к определению параметров нормального распределения. Описанная методика устанавливает связь между сегментацией изображений, классификацией на основе о средних и байесовскими решающими правилами. Приведена сводка результатов экспериментов. Индия, Dep. of Electronics and Electrical Communication Eng., Indian Institute of Technology, Kharagpur 721 032. Ил. 3. Табл. 2. Библ. 18
ГРНТИ : 34.55.21
Предметные рубрики: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
НЕЧЕТКИЙ ВЫБОР ПОРОГА
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
СЕГМЕНТАЦИЯ
БАЙЕСОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОР
Дата ввода:
3.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.01-04А3.73

Автор(ы) : Al-Sultan Khaled S., Fedjki Chawki A.
Заглавие : A tabu search-based algorithm for the fuzzy clustering problem
Источник статьи : Pattern Recogn. - 1997. - Vol. 30, N 12. - С. 2023-2030
Аннотация: Рассмотрена задача обхода множественных локальных минимумов в невыпуклой задаче нечеткой кластеризации. Предложен алгоритм, основанный на поиске с запрещениями, способный обходить локальные минимумы. Описаны принципы построения таблицы запрещенных переходов. Реализованы эвристические правила настройки параметров. Алгоритм реализован на языке Фортран для ЭВМ IBM 3090. Показано, что он работает лучше, чем метод нечеткой кластеризации по C-средним. Саудовская Аравия, Dep. of Sys. Eng., King Fahd Univ. of Petroleum and Minerals, Dhahran 31261. Ил. 4. Табл. 3. Библ. 23
ГРНТИ : 34.55.21
Предметные рубрики: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
АЛГОРИТМ ПОИСКА С ЗАПРЕЩЕНИЕМ
ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
Дата ввода:
4.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 06.09-04А4.147

Автор(ы) : Yao, Jianhua, Summers Ronald M.
Заглавие : 3D colonic polyp segmentation using dynamic deformable surfaces : Докл. [ Conference "Medical Imaging 2004: Physiology, Function, and Structure from Medical Images", San Diego, Calif., 15-17 Febr., 2004]
Источник статьи : Proc. SPIE. - 2004. - Vol. 5369. - С. 280-289
Аннотация: Предложена методика автоматизированной 3-мерной сегментации (выделения контуров) для полипов толстой кишки на КТ-колонографических изображениях. Методика основана на комбинировании априорной информации об аномалиях КТ-плотности, нечеткой кластеризации аномалий и формировании динамически деформируемой поверхности для очерчивания границ каждого полипа. Сравнение с результатами выполняемой экспертом визуальной сегментации показало, что предложенная методика обеспечивает общую точность выявления полипов 80,6%. США, Dep. of Radiol., Clinical Cent., Nat. Inst. of Health. Ил. 9. Табл. 1. Библ. 11
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
3-МЕРНЫЕ
АВТОМАТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
КИШЕЧНИК
ТОЛСТАЯ КИШКА
ПОЛИПЫ
Дата ввода:
5.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 06.09-04А4.243

Автор(ы) : Jahanian, Hesamoddin, Zadeh, Hamid Soltanian, Hossein-Zadeh Gholam A.
Заглавие : Novel approach to control false positive rate in fuzzy cluster analysis of fMRI : Докл. [ Conference "Medical Imaging 2004: Physiology, Function, and Structure from Medical Images", San Diego, Calif., 15-17 Febr., 2004]
Источник статьи : Proc. SPIE. - 2004. - Vol. 5369. - С. 644-651
Аннотация: Известная методика нечеткой кластеризации имеет ряд ограничений, в т. ч. необходимость априорного знания кол-ва кластеров и неизвестная степень влияния статистической достоверности на результаты анализа серии функциональных МРТ-изображений. Данная методика усовершенствована с целью устранения этих недостатков и повышения точности оценки ложноположительных диагностических заключений по МРТ-картам головного мозга в состоянии покоя. Высокая эффективность предложенной методики подтверждена путем сравнения с результатами кросс-корреляционного анализа. Иран, Control and Intelligent Processing Cent. of Excellence, Fac. of Eng., Univ. of Teheran, 14399. Ил. 7. Табл. 1. Библ. 8
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: МР-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
ГОЛОВНОЙ МОЗГ
ЛОЖНОПОЛОЖИТЕЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА
ТЕХНОЛОГИЯ КОНТРОЛЯ
Дата ввода:
6.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.09-04А3.427

Автор(ы) : Yao, Jianhua, Summers Ronald M.
Заглавие : 3D colonic polyp segmentation using dynamic deformable surfaces : Докл. [ Conference "Medical Imaging 2004: Physiology, Function, and Structure from Medical Images", San Diego, Calif., 15-17 Febr., 2004]
Источник статьи : Proc. SPIE. - 2004. - Vol. 5369. - С. 280-289
Аннотация: Предложена методика автоматизированной 3-мерной сегментации (выделения контуров) для полипов толстой кишки на КТ-колонографических изображениях. Методика основана на комбинировании априорной информации об аномалиях КТ-плотности, нечеткой кластеризации аномалий и формировании динамически деформируемой поверхности для очерчивания границ каждого полипа. Сравнение с результатами выполняемой экспертом визуальной сегментации показало, что предложенная методика обеспечивает общую точность выявления полипов 80,6%. США, Dep. of Radiol., Clinical Cent., Nat. Inst. of Health. Ил. 9. Табл. 1. Библ. 11
ГРНТИ : 34.57.23
Предметные рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
3-МЕРНЫЕ
АВТОМАТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
КИШЕЧНИК
ТОЛСТАЯ КИШКА
ПОЛИПЫ
Дата ввода:
7.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.09-04А3.436

Автор(ы) : Jahanian, Hesamoddin, Zadeh, Hamid Soltanian, Hossein-Zadeh Gholam A.
Заглавие : Novel approach to control false positive rate in fuzzy cluster analysis of fMRI : Докл. [ Conference "Medical Imaging 2004: Physiology, Function, and Structure from Medical Images", San Diego, Calif., 15-17 Febr., 2004]
Источник статьи : Proc. SPIE. - 2004. - Vol. 5369. - С. 644-651
Аннотация: Известная методика нечеткой кластеризации имеет ряд ограничений, в т. ч. необходимость априорного знания кол-ва кластеров и неизвестная степень влияния статистической достоверности на результаты анализа серии функциональных МРТ-изображений. Данная методика усовершенствована с целью устранения этих недостатков и повышения точности оценки ложноположительных диагностических заключений по МРТ-картам головного мозга в состоянии покоя. Высокая эффективность предложенной методики подтверждена путем сравнения с результатами кросс-корреляционного анализа. Иран, Control and Intelligent Processing Cent. of Excellence, Fac. of Eng., Univ. of Teheran, 14399. Ил. 7. Табл. 1. Библ. 8
ГРНТИ : 34.57.23
Предметные рубрики: МР-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
ГОЛОВНОЙ МОЗГ
ЛОЖНОПОЛОЖИТЕЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА
ТЕХНОЛОГИЯ КОНТРОЛЯ
Дата ввода:
8.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.04-04А3.523

Автор(ы) : Dela-Paz Robert L., Robert L., Bernstein, Ralph
Заглавие : Computerijed analyses and information extraetion of medical magnetic resoname images (MRI)
Источник статьи : Proc. Soc. Photo-Opt. Instrum. Eng. - 1988. - Vol. 902. - С. 151-154
Аннотация: Предложен новый метод анализа биомед. Из, получаемых с помощью машинной томографии на основе МР, основанный на т. наз. "нечеткой кластеризации". Из, получаемые с помощью МР, обладают большой информативностью и носят многопараметрический характер. Предложенный метод нечеткой кластеризации позволяет добиться значительной редукции размерности данных, заключенных в МР-Из. Обработанные по предложенному методу Из позволяют получить различные х-ки тканей и обнаружить их патологические изменения на ранних стадиях заболеваний. Библ. 4.
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
МЕТОДЫ
МР
БИОЛОГИЧЕСКИЕ ТКАНИ
ПАТОЛОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ
Дата ввода:
9.

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.05-04А3.080

Автор(ы) : Nguyen, Hong Hai, Cohen, Paul
Заглавие : A fuzzy clustering approach to texture segmentation
Источник статьи : IEEE Int. Conf. Syst., Man. and Cybern., Los Angeles, Calif., Nov. 4-7, 1990. - New York (N. Y.), 1990. - С. 200-205
Аннотация: Предложен алгоритм сегментации Из без учителя, основанный на нечеткой кластеризации. На начальном этапе работы входное Из приводится к некоррелированному виду с помощью преобразования Адамара. При этом в явном виде определяются распределения Гиббса, соотв. отдельным участкам разбиения Из и типам текстур, т. е. сегментация сводится к анализу локальных статистических х-к. Не требуется априорной информации о параметрах модели и числе текстур. Приведены результаты испытаний на реальных Из. Канада, Dep. of Elect. Eng. Ecole Polytechnique de Montreal Montreal, Quebec, H3C- 3А7. Ил. 4. Библ. 19.
ГРНТИ : 34.55.21
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
СЕГМЕНТАЦИЯ ТЕКСТУР БЕЗ УЧИТЕЛЯ
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
АЛГОРИТМ
Дата ввода:
10.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 16.05-04А4.272

Автор(ы) : Liu, Bin, Sang, Xinzhu, Xing, Shujun, Wang, Bo
Заглавие : Am inproved non-local means filter for denoising in brain magnetic resonance imaging based on fuzzy cluster
Источник статьи : Proc. SPIE. - 2014. - Vol. 9268. - С. 92681U/1
Аннотация: Разработан фильтр для синтеза обесшумленных изображений головного мозга на основе данных МРТ. Фильтр сочетает алгоритм "non-local means (NLM)" с критериями нечеткой кластеризации. В сравнении с традиционным методом NLM подавление шума не сопровождается потерей деталей изображения. КНР, Beijing Univ. of Posts and Telecommunications, Ministry of Education, Beijing
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: МР-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ПОДАВЛЕНИЕ ШУМА
ФИЛЬТР
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
Дата ввода:
 
Описание базы
Стандартный
По словарю
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
ГРНТИ



"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)