СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ<.>)

Общее количество найденных документов : 59
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-59

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.08-04А4.394

Resch, C.
Category detectioni in PET image series by adaptive reconance theory (ART) neural networks [Text] : [Abstr.] Book 41st Annu. Meet., Orlando, Fla, June 5-8, 1994 / C. Resch, Z. Szabo // J. Nucl. Med. - 1994. - Vol. 35, N 5 Suppl. - P182 . - ISSN 0161-5505
Перевод заглавия: Категорийное детектирование в серии ПЭТизображений по теории адаптивного резонанса для искусственных нейронных сетей
Аннотация: Цель работы - оценка возможности использования указанной теории для автоматизированного анализа результатов динамической ПЭТ с {1}{1}C-пириламином и {1}{1}Cдоксепином при визуализации распределения гистаминовых рецепторов Н1 (ГР) до и после введения блокаторов ГР. Описаны принцип действия и технология функционирования распознающей искусственной нейронной сети в интерактивном режиме. Показано, что система достоверно классифицирует ПЭТ-изображения на 2 категории: одна из них коррелирует с плотностью ГР в височной и фронтальной зонах коры головного мозга, а другая - в мозжечке и др. областях с низкой плотностью ГР. США, Johns Hopkins Appl. Phys. Lab., Baltimore, MD.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.15
Рубрики: ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ТЕОРИЯ АДАПТИВНОГО РЕЗОНАНСА
КЛИНИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ

Доп.точки доступа:
Szabo, Z.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 96.06-04А4.245

Carr, T. J.
Artificial neural network prediction of the presence or absense of renal artery stenosis in hypertensive patients undergoing isotope renography [Text] : 81st. Sci. Assem. Annu. Meet. Radiol. Soc. N. Amer., [Chicago, Ill.], 26 Nov.-1 Dec., 1995 / T. J. Carr, W. R. Danter, T. S. Eakins // Radiology. - 1995. - Vol. 197, Suppl. - P215 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Предсказание с помощью искусственной нейронной сети наличия или отсутствия стенозирования почечной артерии у больных гипертензией по результатам изотопной ренографии
Аннотация: Проведено сравнительное исследование точности предсказания указанного поражения методами автоматического распознавания образов и экспертного оценивания. В память компьютерной системы вводились и экспертам предъявлялись результаты ренографии с {131}I-гиппураном без и с каптоприлом, а также данные по возрасту, полу и др. информация о 13 больных (26 ренограмм), чтобы предсказать результаты предстоящей ангиографии почек. Показано, что искусственная нейронная сеть позволила правильно предсказать 24 результата из 26 возможных. При этом чувствительность составила 100%, тогда как при экспертной оценке - 84,6%; специфичность - 84,6% и 53,9% соотв. Сделан вывод, что предложенная система искусственного интеллекта обладает высокой клинической эффективностью в диагностике стенозирования почечных артерий по данным радионуклидных исследований

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.02
Рубрики: АРТЕРИИ
ПОЧЕЧНЫЕ
ПРЕДСКАЗАНИЕ СТЕНОЗИРОВАНИЯ
СЦИНТИГРАФИЯ
ЙОД-131
ГИППУРАН
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ

Доп.точки доступа:
Danter, W.R.; Eakins, T.S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 96.06-04А4.349

Evaluation of complications of kidney transplantation by using artificial neural networks [Text] : 81st. Sci. Assem. Annu. Meet. Radiol. Soc. N. Amer., [Chicago, Ill.], 26 Nov.-1 Dec., 1995 / P. Abdolmaleki [et al.] // Radiology. - 1995. - Vol. 197, Suppl. - P386 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Оценка осложнений при пересадке почек с использованием искусственных нейронных сетей
Аннотация: На базе данных по наблюдениям за 35 больными сформировано решающее правило для дифференциальной диагностики состояний острого отторжения, острого канальцевого некроза и нормы, к-рые могут возникнуть после трансплантации почек. Для каждого из больных предварительно регистрировались по 19 параметров из ренограмм и клинических наблюдений. Сравнивались результаты анализа данных, выполненного как экспертами-радиодиагностами, так и искусственной нейронной сетью. Динамическая сцинтиграфия проводилась в положении пациента лежа на спине, выбирались 4 зоны интереса на изображениях трансплантированной и контрлатеральной почек, тканевого фона и бедренной артерии. Искусственная нейронная 3-слойная сеть содержала последовательно 19, 10 и 3 распознающих элементов. На обучающей выборке достигнута погрешность 0,02, что позволило обеспечить правильную классификацию в 31 случаев из 35. Показано, что данная система обеспечивает точность диагностики 2 указанных осложнений 88,1% по сравнению с таковой для экспертов, к-рая составляет 91,4%

ГРНТИ	34.49.37

ВИНИТИ 341.49.37.17
Рубрики: ПОЧКИ
ТРАНСПЛАНТАЦИЯ
ПОСЛЕОПЕРАЦИОННЫЕ ОСЛОЖНЕНИЯ
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА
РЕНОГРАФИЯ
КЛИНИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Abdolmaleki, P.; Movahead, M.; Taniguchi, R.; Masuda, K.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 96.08-04А3.172

Carr, T. J.
Artificial neural network prediction of the presence or absense of renal artery stenosis in hypertensive patients undergoing isotope renography [Text] : 81st. Sci. Assem. Annu. Meet. Radiol. Soc. N. Amer., [Chicago, Ill.], 26 Nov.-1 Dec., 1995 / T. J. Carr, W. R. Danter, T. S. Eakins // Radiology. - 1995. - Vol. 197, Suppl. - P215 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Предсказание с помощью искусственной нейронной сети наличия или отсутствия стенозирования почечной артерии у больных гипертензией по результатам изотопной ренографии
Аннотация: Проведено сравнительное исследование точности предсказания указанного поражения методами автоматического распознавания образов и экспертного оценивания. В память компьютерной системы вводились и экспертам предъявлялись результаты ренографии с {131}I-гиппураном без и с каптоприлом, а также данные по возрасту, полу и др. информация о 13 больных (26 ренограмм), чтобы предсказать результаты предстоящей ангиографии почек. Показано, что искусственная нейронная сеть позволила правильно предсказать 24 результата из 26 возможных. При этом чувствительность составила 100%, тогда как при экспертной оценке - 84,6%; специфичность - 84,6% и 53,9% соотв. Сделан вывод, что предложенная система искусственного интеллекта обладает высокой клинической эффективностью в диагностике стенозирования почечных артерий по данным радионуклидных исследований

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: АРТЕРИИ
ПОЧЕЧНЫЕ
ПРЕДСКАЗАНИЕ СТЕНОЗИРОВАНИЯ
СЦИНТИГРАФИЯ
ЙОД-131
ГИППУРАН
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ

Доп.точки доступа:
Danter, W.R.; Eakins, T.S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.02-04А3.55

Белоцерковский, О. М.
Компьютерное распознавание человеческих лиц [Текст] / О. М. Белоцерковский, А. С. Глазунов, В. В. Щенников // Зарубеж. радиоэлектрон. - 1997. - N 8. - С. 3-14 . - ISSN 0373-2428
Аннотация: Изучается задача проектирования системы автоматического распознавания человеческих лиц; рассмотрены и подробно исследованы методы автоматического поиска элементов лица (ЭЛ), деформируемых эталонов и активного контура; разработана комплексная методика эталонного сравнения и поиска лица из базы данных (БД); на экспериментальной БД из 400 лиц определены границы устойчивости алгоритмов распознавания в зависимости от поворота, вращения, масштаба и освещенности головы; на основе KL-декомпозиции вычислены ошибки аппроксимации лица и его элементов; сформулированы критерии эффективности и требования к исходной и эталонной информации. Библ. 18

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.27.15
Рубрики: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЕ ЛИЦА
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Глазунов, А.С.; Щенников, В.В.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.04-04А3.430

Classification of clustered micro-calcifications using automatically extracted quantitative features [Text] / S. S. Buchbinder [et al.] // Abstr. 10th European Congress of Radiology - ECR'97, Vienna, Austria, March 2-7, 1997. - Amsterdam, 1997. - P870
Перевод заглавия: Классификация кластеризированных микрокальцификатов на основе автоматического определения количественных характеристик
Аннотация: Цель работы - определение возможности использования аппарата дискриминантного анализа для выявления микрокальцификатов на цифровых маммограммах. Испытания разработанного программного обеспечения были проведены на 77 наблюдениях (37 доброкачественных и 40 злокачественных опухолей), верифицированных гистологически. Сначала область аномалии на изображении идентифицировалась опытным рентгенологом, после чего информация с нее оцифровывалась сканером (размер пиксела 0,04 мм) и вводилась в компьютер. Далее в диалоговом режиме выделялись обособленные и кластеризированные микрокальцификаты и определялись их геометрические характеристики. Полученные результаты оценивались методом ROC-анализа. Показано, что по 8 параметрам полученные данные тесно коррелируют с результатами биопсии (площадь под ROC-кривой равна 0,875)

ГРНТИ	34.57.23

ВИНИТИ 341.57.23.99
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ЦИФРОВЫЕ
МОЛОЧНАЯ ЖЕЛЕЗА
КЛАСТЕРИЗИРОВАННЫЕ МИКРОКАЛЬЦИФИКАТЫ
ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
МАММОГРАФИЯ

Доп.точки доступа:
Buchbinder, S.S.; Darwish, M.; Hibbard, C.A.; Fields, S.; Behar, D.J.; Bamberger, P.; Leichter, I.S.; Novak, B.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 98.05-04А4.206

Classification of clustered micro-calcifications using automatically extracted quantitative features [Text] / S. S. Buchbinder [et al.] // Abstr. 10th European Congress of Radiology - ECR'97, Vienna, Austria, March 2-7, 1997. - Amsterdam, 1997. - P870
Перевод заглавия: Классификация кластеризированных микрокальцификатов на основе автоматического определения количественных характеристик
Аннотация: Цель работы - определение возможности использования аппарата дискриминантного анализа для выявления микрокальцификатов на цифровых маммограммах. Испытания разработанного программного обеспечения были проведены на 77 наблюдениях (37 доброкачественных и 40 злокачественных опухолей), верифицированных гистологически. Сначала область аномалии на изображении идентифицировалась опытным рентгенологом, после чего информация с нее оцифровывалась сканером (размер пиксела 0,04 мм) и вводилась в компьютер. Далее в диалоговом режиме выделялись обособленные и кластеризированные микрокальцификаты и определялись их геометрические характеристики. Полученные результаты оценивались методом ROC-анализа. Показано, что по 8 параметрам полученные данные тесно коррелируют с результатами биопсии (площадь под ROC-кривой равна 0,875)

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.05.19
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ЦИФРОВЫЕ
МОЛОЧНАЯ ЖЕЛЕЗА
КЛАСТЕРИЗИРОВАННЫЕ МИКРОКАЛЬЦИФИКАТЫ
ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
МАММОГРАФИЯ

Доп.точки доступа:
Buchbinder, S.S.; Darwish, M.; Hibbard, C.A.; Fields, S.; Behar, D.J.; Bamberger, P.; Leichter, I.S.; Novak, B.

Патент 5622171 Соединенные Штаты Америки, МКИ A61B 6/00.

Asada, Naoki.
Method and system for differential diagnosis based on clinical and radiological information using artificial neural networks [Текст] / Naoki Asada, Kunio Doi ; Arch Development Corp. - № 422172 ; Заявл. 14.04.1995 ; Опубл. 22.04.1997
Перевод заглавия: Способ и система для дифференциальной диагностики на основе клинической и рентгенологической информации с использованием искусственных нейронных сетей
Аннотация: Формула изобретения патента на способ дифференциальной диагностики поражений молочной железы. Цель изобретения - повышение точности диагностики. Способ реализуется путем выбора совокупности из 6 клинических признаков заболевания и совокупности 12 рентгенологических симптомов, формирования численных описаний для всех клинических и рентгенологических признаков, трансформации каждого из сформированных описаний в число в одном из заранее выбранных диапазонов, ввода трансформированных численных описаний в искусственную нейронную сеть и принятия решения о принадлежности данного наблюдения одному из 9 предустановленных классов заболеваний молочной железы

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: МОЛОЧНАЯ ЖЕЛЕЗА
РАЗЛИЧНЫЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ
КЛИНИКО-РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИЕ СИМПТОМЫ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Доп.точки доступа:
Doi, Kunio; Arch Development Corp.
Свободных экз. нет

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.02
Рубрики: МОЛОЧНАЯ ЖЕЛЕЗА
РАЗЛИЧНЫЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ
КЛИНИКО-РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИЕ СИМПТОМЫ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Доп.точки доступа:
Doi, Kunio; Arch Development Corp.
Свободных экз. нет

10.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 99.08-04А4.196

MeVis workstation for computer aided diagnosis [Text] / H. O. Peitgen [et al.] // Abstr. 10th European Congress of Radiology - ECR'97, Vienna, Austria, March 2-7, 1997. - Amsterdam, 1997. - PIn-012
Перевод заглавия: Рабочая станция MeVis для компьютеризированной диагностики
Аннотация: Разработано и успешно использовано в клинике программное обеспечение для указанной рабочей станции, к-рое может быть использовано для обработки, анализа и распознавания КТ-, МРТ- и рентгеновских изображений. Оно позволяет: 1) точно выделять и оценивать объем поражений; 2) выполнять 3-мерную реконструкцию сосудистого дерева; 3) анализировать бифуркационные структуры; 4) предсказывать функциональные структуры в бассейне внутрипеченочных сосудов; 5) быстро и удобно обрабатывать большие массивы данных цифровой маммографии. Применение системы иллюстрировано в докладе примерами планирования хирургии печени и компьютерной диагностики по рентгеновским и МРТ-изображениям молочной железы

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.02
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ОБРАБОТКА
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
КОМПЬЮТЕРНАЯ РАБОЧАЯ СТАНЦИЯ
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Peitgen, H.O.; Jurgens, H.; Evertsz, C.J.G.; Klose, K.J.; Leppek, R.; Teubner, J.; Fasel, J.F.D.; Netsch, T.; Spindler, W.; Selle, D.; Hebrens, U.; Berghorn, W.; Biel, M.; Breitenborn, J.; Dachwitz, S.; Dorn, T.; Habermalz, E.; Haidekker, M.; Lang, M.; Scheil, U.; Schindewolf, T.

11.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 99.08-04А3.94

MeVis workstation for computer aided diagnosis [Text] / H. O. Peitgen [et al.] // Abstr. 10th European Congress of Radiology - ECR'97, Vienna, Austria, March 2-7, 1997. - Amsterdam, 1997. - PIn-012
Перевод заглавия: Рабочая станция MeVis для компьютеризированной диагностики
Аннотация: Разработано и успешно использовано в клинике программное обеспечение для указанной рабочей станции, к-рое может быть использовано для обработки, анализа и распознавания КТ-, МРТ- и рентгеновских изображений. Оно позволяет: 1) точно выделять и оценивать объем поражений; 2) выполнять 3-мерную реконструкцию сосудистого дерева; 3) анализировать бифуркационные структуры; 4) предсказывать функциональные структуры в бассейне внутрипеченочных сосудов; 5) быстро и удобно обрабатывать большие массивы данных цифровой маммографии. Применение системы иллюстрировано в докладе примерами планирования хирургии печени и компьютерной диагностики по рентгеновским и МРТ-изображениям молочной железы

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.29.09
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ОБРАБОТКА
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
КОМПЬЮТЕРНАЯ РАБОЧАЯ СТАНЦИЯ
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Peitgen, H.O.; Jurgens, H.; Evertsz, C.J.G.; Klose, K.J.; Leppek, R.; Teubner, J.; Fasel, J.F.D.; Netsch, T.; Spindler, W.; Selle, D.; Hebrens, U.; Berghorn, W.; Biel, M.; Breitenborn, J.; Dachwitz, S.; Dorn, T.; Habermalz, E.; Haidekker, M.; Lang, M.; Scheil, U.; Schindewolf, T.

12.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI30) 01.08-04Н2.373

Computed-aided system to the diagnosis by MRI in the study of the soft-tissue masses [Text] : abstr. 11th European Congress of Radiology, Vienna, March 7-12, 1999 / J. Galant [et al.] // Eur. Radiol. - 1999. - Vol. 9, прил. N 1. - S292 . - ISSN 0938-7994
Перевод заглавия: Компьютеризированная система для диагностики мягкотканных опухолей методом МР-томографии
Аннотация: Кратко описаны функциональные возможности и результаты клинических испытаний системы автоматизированного распознавания опухолей мягких тканей на МРТ-изображениях, основанной на использовании 2 искусственных нейронных сетей с многослойной структурой. Показано, что из 236 гистологически верифицированных наблюдений (144 доброкачественных и 102 злокачественных) были правильно классифицированы 206 (87,7%). В настоящее время проводится работа по оптимизации параметров распознающей системы

ГРНТИ	76.29.49

ВИНИТИ 761.29.49.51.09.39.19
Рубрики: МР-ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОПУХОЛИ
МЯГКОТКАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Galant, J.; Marti-Bonmati, L.; Soler, R.; Saez, F.; Vazquez, A.

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 01.09-04А4.212

Computed-aided system to the diagnosis by MRI in the study of the soft-tissue masses [Text] : abstr. 11th European Congress of Radiology, Vienna, March 7-12, 1999 / J. Galant [et al.] // Eur. Radiol. - 1999. - Vol. 9, прил. N 1. - S292 . - ISSN 0938-7994
Перевод заглавия: Компьютеризированная система для диагностики мягкотканных опухолей методом МР-томографии
Аннотация: Кратко описаны функциональные возможности и результаты клинических испытаний системы автоматизированного распознавания опухолей мягких тканей на МРТ-изображениях, основанной на использовании 2 искусственных нейронных сетей с многослойной структурой. Показано, что из 236 гистологически верифицированных наблюдений (144 доброкачественных и 102 злокачественных) были правильно классифицированы 206 (87,7%). В настоящее время проводится работа по оптимизации параметров распознающей системы

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.17
Рубрики: МР-ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОПУХОЛИ
МЯГКОТКАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Galant, J.; Marti-Bonmati, L.; Soler, R.; Saez, F.; Vazquez, A.

14.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 01.09-04А3.86

Computed-aided system to the diagnosis by MRI in the study of the soft-tissue masses [Text] : abstr. 11th European Congress of Radiology, Vienna, March 7-12, 1999 / J. Galant [et al.] // Eur. Radiol. - 1999. - Vol. 9, прил. N 1. - S292 . - ISSN 0938-7994
Перевод заглавия: Компьютеризированная система для диагностики мягкотканных опухолей методом МР-томографии
Аннотация: Кратко описаны функциональные возможности и результаты клинических испытаний системы автоматизированного распознавания опухолей мягких тканей на МРТ-изображениях, основанной на использовании 2 искусственных нейронных сетей с многослойной структурой. Показано, что из 236 гистологически верифицированных наблюдений (144 доброкачественных и 102 злокачественных) были правильно классифицированы 206 (87,7%). В настоящее время проводится работа по оптимизации параметров распознающей системы

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: МР-ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОПУХОЛИ
МЯГКОТКАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Galant, J.; Marti-Bonmati, L.; Soler, R.; Saez, F.; Vazquez, A.

15.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 02.11-04А4.210

Use of an artificial neural network to determine the diagnostic value of specific clinical and radiologic parameters in the diagnosis of interstitial lung disease on chest radiographs [Text] / Hiroyuki Abe [et al.] // Acad. Radiol. - 2002. - Vol. 9, N 1. - P13-17 . - ISSN 1076-6332
Перевод заглавия: Использование искусственной нейронной сети для определения диагностической значимости специфических клинических и радиологических параметров в диагностике интерстициальных поражений легких по рентгенограммам грудной клетки
Аннотация: Компьютерная искусственная нейронная сеть была использована для дифференциальной диагностики 11 различных интерстициальных поражений легких по 10 клиническим и 16 рентгенологическим параметрам (П), подразделенным на 3 группы (локализация, степень выраженности, специфические находки). Обучение системы проводилось на 370 наблюдениях с формированием ROC-кривых для различных комбинаций указанных П. Показано, что при совместном использовании всех П площадь под ROC-кривой составляет 0,947, тогда как по отдельности для клинических и рентгенологических П - 0,900 и 0,843 соотв. Сделан вывод, что клинические П могут быть одинаково значимыми и даже выше рентгенологических П в указанной дифференциальной диагностике. США, Kurt Rossmann Lab. for Radiol. Image Res., Dep. of Radiol., Univ. of Chicago, 5841 Maryland Ave., Chicago, IL 60637. Табл. 2. Библ. 21

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.05.19
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ЛЕГКИЕ
ИНТЕРСТИЦИАЛЬНЫЕ ПОРАЖЕНИЯ
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА

Доп.точки доступа:
Abe, Hiroyuki; Ashizawa, Kazuto; Katsuragawa, Shigehiko; MacMahon, Heber; Doi, Kunio

16.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 02.11-04А3.76

Use of an artificial neural network to determine the diagnostic value of specific clinical and radiologic parameters in the diagnosis of interstitial lung disease on chest radiographs [Text] / Hiroyuki Abe [et al.] // Acad. Radiol. - 2002. - Vol. 9, N 1. - P13-17 . - ISSN 1076-6332
Перевод заглавия: Использование искусственной нейронной сети для определения диагностической значимости специфических клинических и радиологических параметров в диагностике интерстициальных поражений легких по рентгенограммам грудной клетки
Аннотация: Компьютерная искусственная нейронная сеть была использована для дифференциальной диагностики 11 различных интерстициальных поражений легких по 10 клиническим и 16 рентгенологическим параметрам (П), подразделенным на 3 группы (локализация, степень выраженности, специфические находки). Обучение системы проводилось на 370 наблюдениях с формированием ROC-кривых для различных комбинаций указанных П. Показано, что при совместном использовании всех П площадь под ROC-кривой составляет 0,947, тогда как по отдельности для клинических и рентгенологических П - 0,900 и 0,843 соотв. Сделан вывод, что клинические П могут быть одинаково значимыми и даже выше рентгенологических П в указанной дифференциальной диагностике. США, Kurt Rossmann Lab. for Radiol. Image Res., Dep. of Radiol., Univ. of Chicago, 5841 Maryland Ave., Chicago, IL 60637. Табл. 2. Библ. 21

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ЛЕГКИЕ
ИНТЕРСТИЦИАЛЬНЫЕ ПОРАЖЕНИЯ
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА

Доп.точки доступа:
Abe, Hiroyuki; Ashizawa, Kazuto; Katsuragawa, Shigehiko; MacMahon, Heber; Doi, Kunio

17.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI30) 07.02-04Н2.315

Computer aided detection of breast masses on full-field digital mammograms: False positive reduction using gradient field analysis [Text] : докл. (Conference "Medical Imaging 2004: Image Processing", San Diego, Calif., 16-19 Febr., 2004. Pt 2] / Jun Wei [et al.] // Proc. SPIE. - 2004. - Vol. 5370. - P992-998 . - ISSN 1605-7422
Перевод заглавия: Компьютеризированная диагностика объемных образований в молочной железе по цифровому изображению полного поля на маммограмме: использование анализа градиента для снижения вероятности ложноположительных заключений
Аннотация: Испытали несколько систем анализа полного изображения цифровых маммограмм (ПИЦМ) в клинических условиях. Основная цель исследования - разработка программы, пригодной для анализа изображений и адаптации к любым аппаратным системам, независимо от производителя. Методы усиления и обработки изображения не играли роли. Система для автоматического распознавания учитывала структурные особенности патологических очагов, их размеры, контуры и отличия от нормальной ткани молочной железы. Для усовершенствования системы использовали двухэтапный градиентный анализ подозрительных участков ПИЦМ для исключения ложноположительных результатов. Обследовали 243 ПИЦМ от 104 больных. В большинстве случаев ПИЦМ представляли прямой и боковой снимки. В 12 наблюдениях использовали три проекции, а в одном - только одну. Выявили 106 патологических очагов. Локализация их уточнялась опытным рентгенологом. Чувствительность разработанного метода автоматизированного чтения ПИЦМ составила 70-88% в зависимости от степени редукции ложноположительных заключений. Считают, что новый метод автоматизированного анализа ПИЦМ может оказаться полезным в клинике после дополнительной апробации. США, Univ. of Michigan, Rockville, MD. Библ. 25

ГРНТИ	76.29.49

ВИНИТИ 761.29.49.51.09.35.02 + 761.29.49.51.02.17.11
Рубрики: ОПУХОЛИ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
ДИАГНОСТИКА
МАММОГРАФИЯ
ПОЛНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ЦИФРОВЫХ МАММОГРАММ
КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННАЯ ДИАГНОСТИКА
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Wei, Jun; Sahiner, Berkman; Hadjiiski, Lubomir M.; Chan, Heang-Ping; Petrick, Nicholas; Helvie, Mark A.; Zhou, Chuan; Ge, Zhanyu

18.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 07.02-04А4.121

Computer aided detection of breast masses on full-field digital mammograms: False positive reduction using gradient field analysis [Text] : докл. (Conference "Medical Imaging 2004: Image Processing", San Diego, Calif., 16-19 Febr., 2004. Pt 2] / Jun Wei [et al.] // Proc. SPIE. - 2004. - Vol. 5370. - P992-998 . - ISSN 1605-7422
Перевод заглавия: Компьютеризированная диагностика объемных образований в молочной железе по цифровому изображению полного поля на маммограмме: использование анализа градиента для снижения вероятности ложноположительных заключений
Аннотация: Испытали несколько систем анализа полного изображения цифровых маммограмм (ПИЦМ) в клинических условиях. Основная цель исследования - разработка программы, пригодной для анализа изображений и адаптации к любым аппаратным системам, независимо от производителя. Методы усиления и обработки изображения не играли роли. Система для автоматического распознавания учитывала структурные особенности патологических очагов, их размеры, контуры и отличия от нормальной ткани молочной железы. Для усовершенствования системы использовали двухэтапный градиентный анализ подозрительных участков ПИЦМ для исключения ложноположительных результатов. Обследовали 243 ПИЦМ от 104 больных. В большинстве случаев ПИЦМ представляли прямой и боковой снимки. В 12 наблюдениях использовали три проекции, а в одном - только одну. Выявили 106 патологических очагов. Локализация их уточнялась опытным рентгенологом. Чувствительность разработанного метода автоматизированного чтения ПИЦМ составила 70-88% в зависимости от степени редукции ложноположительных заключений. Считают, что новый метод автоматизированного анализа ПИЦМ может оказаться полезным в клинике после дополнительной апробации. США, Univ. of Michigan, Rockville, MD. Библ. 25

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.05.19
Рубрики: ОПУХОЛИ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
ДИАГНОСТИКА
МАММОГРАФИЯ
ПОЛНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ЦИФРОВЫХ МАММОГРАММ
КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННАЯ ДИАГНОСТИКА
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Wei, Jun; Sahiner, Berkman; Hadjiiski, Lubomir M.; Chan, Heang-Ping; Petrick, Nicholas; Helvie, Mark A.; Zhou, Chuan; Ge, Zhanyu

19.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 07.07-04А4.183

Sajda, Paul.
Machine learning for detection and diagnosis of disease [Text] / Paul Sajda // Annual Review of Biomedical Engineering. - Palo Alto (Calif.), 2006. - 2006, Vol. 8. - P537-565 . - ISBN 0-8243-3508-2
Перевод заглавия: Обучение машины обнаружению и диагностике поражений
Аннотация: Обучение машины (machine learning) в настоящее время выделилось из теории искусственного интеллекта как самостоятельный раздел, в к-ром разрабатываются и используются объективные алгоритмы автоматического распознавания многомерных и мультимодальных медицинских данных. В литературном обзоре представлены последние достижения в этой области, особенно алгоритмы распознавания и сегментации на основе линейных супервизоров и байесовского подхода. Приведены конкретные примеры использования подобных алгоритмов для биомедицинской диагностики. США, Dep. of Biomed. Eng., Columbia Univ., New York, NY 10027. Ил. 8. Библ. 128

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.02
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ОБУЧЕНИЕ МАШИНЫ
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 128

20.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 07.07-04А3.68

Sajda, Paul.
Machine learning for detection and diagnosis of disease [Text] / Paul Sajda // Annual Review of Biomedical Engineering. - Palo Alto (Calif.), 2006. - 2006, Vol. 8. - P537-565 . - ISBN 0-8243-3508-2
Перевод заглавия: Обучение машины обнаружению и диагностике поражений
Аннотация: Обучение машины (machine learning) в настоящее время выделилось из теории искусственного интеллекта как самостоятельный раздел, в к-ром разрабатываются и используются объективные алгоритмы автоматического распознавания многомерных и мультимодальных медицинских данных. В литературном обзоре представлены последние достижения в этой области, особенно алгоритмы распознавания и сегментации на основе линейных супервизоров и байесовского подхода. Приведены конкретные примеры использования подобных алгоритмов для биомедицинской диагностики. США, Dep. of Biomed. Eng., Columbia Univ., New York, NY 10027. Ил. 8. Библ. 128

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ОБУЧЕНИЕ МАШИНЫ
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 128

1-20 21-40 41-59

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска