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=АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ<.>)

Общее количество найденных документов : 144
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-60 61-80 81-100 101-120

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.06-04А4.113

Анализ сцинтиграмм печени с помощью [искусственной] нейронной сети [Text] / Hozumi Ikeda [et al.] // Radioisotopes. - 1994. - Vol. 43, N 9. - С. 531-536 . - ISSN 0033-8303
Аннотация: С целью повышения точности дифференциальной диагностики поражений печени (П) (хронический гепатит и цирроз) по результатам сцинтиграфии с коллоидным РФП предложена технология автоматической классификации сцинтиграмм П, основанная на использовании искусственной нейронной сети. Анализ изображений П проводился по 5 признакам: визуализация селезенки, костного мозга, деформация контуров П, отношение размеров левой и правой долей П и равномерность распределения РФП в П. Показано, что точность распознавания нормы составила 92%, хронического гепатита - 71%, цирроза П - 93%. Общая точность дифференциальной диагностики составляет 85%. Сделан вывод, что предложенный метод м. б. успешно использован в гепатологической клинике. Япония, Dep. of Radiol., Osaka City Univ. Hosp., 1-5-7, Asahi-machi, Abeno-ku, Osaka-shi 545. Ил. 4. Табл. 3. Библ. 11.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.05
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
СЦИНТИГРАФИЧЕСКИЕ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ПЕЧЕНЬ
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА ГЕПАТОПАТИЙ

Доп.точки доступа:
Ikeda, Hozumi; Shiomi, Susumu; Miyazawa, Yuuko; Masaki, Kyoko; Shimonishi, Yoshihiro; Okamura, Mitsue; Ochi, Hironobu

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.08-04А4.261

Silver, D. L.
A comparison of artificial neural net and inductive decision tree learning applied to the diagnosis of coronary artery disease [Text] : abstr. Book 41st Annu. Meet., Orlando, Fla, June 5- 8, 1994 / D. L. Silver, G. A. Hurwitz, T. D. Cradduck // J. Nucl. Med. - 1994. - Vol. 35, N 5 Suppl. - P180 . - ISSN 0161-5505
Перевод заглавия: Сравнение эффективности искусственной нейронной сети и дерева индуктивного принятия решения в диагностике поражений венечной артерии
Аннотация: Проведено сравнительное исследование диагностической эффективности 2 распознающих систем искусственного интеллекта - нейронной сети обратного прохождения и дерева индуктивного принятия решения применительно к результатам радионуклидных исследований коронарного кровотока. Оценивались сложность функционирования систем, скорости обучения и классификации, точность обучения, способность распознавать необычные наблюдения и др. характеристики. Для обучения были использованы данные по 10 параметрам для 503 больных с верифицированным диагнозом наличия или отсутствия поражения венечной артерии. Показано, что 2-я система обеспечивает более высокую точность классификации при меньших затратах времени на обучение, но 1-я система лучше распознает необычные случаи. Канада, Victoria Hosp., Univ. of W. Ontario, London, Ontario.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.05
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
РАЗЛИЧНЫЕ МЕТОДЫ
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
СЕРДЦЕ
ВЕНЕЧНАЯ АРТЕРИЯ
ДИАГНОСТИКА ПОРАЖЕНИЙ

Доп.точки доступа:
Hurwitz, G.A.; Cradduck, T.D.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.11-04А4.192

Tada, Yukio.
A study on automatic recognition of brain tissue [Text] / Yukio Tada, Akira Shibata // Nihon kikai gakkai ronbunshu. C. = Trans. Jap. Soc. Med. Eng. C. - 1995. - Vol. 61, N 583. - С. 1104-1109 . - ISSN 0387-5024
Перевод заглавия: Исследования по автоматическому распознаванию [изображений] тканей головного мозга
Аннотация: Обсуждаются основные концепции, наиболее применяемые методы и специфические трудности автоматизированного распознавания медицинских диагностических изображений. Для компьютерной классификации МРТизображений головного мозга предложен способ, основанный на попиксельной оценке информационной плотности и взаимного расположения распознаваемых элементов. Способ реализуется по 2 разным алгоритмам, 1-ый из к-рых представляет собой последовательное обучение искусственной нейронной сети путем обратного проецирования через нее данных из обучающей выборки, а 2-ой основан на минимизации функции энергетического потенциала для сети Hopfield. Для выделения контуров разных тканей головного мозга разработана жесткая схема их иерархической классификации. Приведены клинические примеры использования обоих алгоритмов для визуализации желудочков, белого и серого вещества головного мозга и спинно-мозговой жидкости. Ил. 10. Табл. 2. Библ. 6.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.05
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
РАЗНЫЕ АЛГОРИТМЫ
ГОЛОВНОЙ МОЗГ
МРТ-ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
РАЗЛИЧНЫЕ ТКАНИ

Доп.точки доступа:
Shibata, Akira

РЖ ВИНИТИ 76 (BI40) 97.07-04М7.37

Automated classification of renal interstitium and tubules by local texture analysis and a neural network [Text] / Daniel Seron [et al.] // Anal. and Quant. Cytol. and Histol. - 1996. - Vol. 18, N 5. - P410-419 . - ISSN 0884-6812
Перевод заглавия: Автоматическое распознавание почечного интерстиция и канальцев по местной текстуре и сети нервных волокон
Аннотация: Приводят алгоритм для вычисления удельных объемов интерстиция и канальцев в окрашенной сириусом красным ткани почки, исследуемой в поляризованном свете с помощью системы интерактивного анализа изображения. Испания, Ciudad Sanitaria und Univ. of Bellvitge, Hosp. Principles of Spain, Barcelona. Ил. 5. Библ. 32

ГРНТИ	76.03.49

ВИНИТИ 761.03.49.02.05
Рубрики: ПОЧКИ
ПОЧЕЧНЫЙ ИНТЕРСТИЦИЙ
ПОЧЕЧНЫЕ КАНАЛЬЦЫ
МЕСТНАЯ ТЕКСТУРА
СЕТЬ НЕРВНЫХ ВОЛОКОН
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИНТЕРАКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Seron, Daniel; Moreso, Francesc; Gratin, Cristophe; Vitria, Jordi; Condom, Enric; Grinyo, Josep M.; Alsina, Jeroni

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 98.09-04А4.268

Reinus, William R.
Machines that learn: Can they learn to interpret radiographs? [Text] / William R. Reinus // Amer. J. Roentgenol. - 1997. - Vol. 169, N 1. - P19-21 . - ISSN 0361-803X
Перевод заглавия: Машины, которые обучаются: Могут ли они научиться интерпретировать рентгенограммы?
Аннотация: Рассматривается перспектива использования искусственных нейронных сетей (ИНС) для автоматической интерпретации рентгенограмы. ИНС является подобием мозга человека с запоминанием информации по всей системе при отсутствии центрального звена обработки информации. ИНС имеет входные узлы (Уз) приема информации и условий работы, выходные Уз для выдачи результатов и промежуточные рабочие Уз. Каждый из Уз связан с любым другим Уз. Работа ИНС определяется состоянием этих связей и выходной информацией. ИНС способна обучаться; напр., можно на входе задать семиотические признаки опухоли для маммографии и на выходе - результаты (злокачественная или доброкачественная опухоль). Уже имеются результаты правильного диагноза с помощью ИНС патологических изменений костей, заболеваний интерстициальной ткани легкого, рака молочной железы. В ближайшие 10 лет с развитием компьютеров можно ожидать, что ИНС будут использоваться для помощи в работе рентгенолога, но не как замена рентгенолога. США, Musculoskeletal Section, Mallinckrodt Inst. of Radiol., Jewish Hosp., 216 S. Kingshighway Blvd., St. Louis, MO 63110. Ил. 1. Библ. 6

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.02
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРИНЦИП ДЕЙСТВИЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 98.09-04А4.310

Computerized analysis of interstitial lung diseases on chest radiographs based on lung texture, geometric-pattern features and artificial neural networks [Text] / T. Ishida [et al.] // Radiology. - 1997. - Vol. 205, Suppl. - P395 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Компьютерный анализ интерстициальных поражений легких по рентгенограммам грудной клетки с использованием оценки легочной текстуры, геометрических характеристик изображений и искусственной нейронной сети
Аннотация: 200 рентгеновских изображений грудной клетки (100 в норме и 100 с верифицированными интерстициальными поражениями) были оцифрованы с размерами пиксела 0,175 мм в шкале с 1024 уровнями серого, после чего половина из них (по 50 соотв.) была использована для обучения искусственной нейронной сети, а другая половина - для ее экзаменационного тестирования. Предварительная компьютерная обработка включала в себя текстурный анализ на основе Фурье-преобразования и оценку геометрических характеристик рентгеносемиотики. Показано, что предложенная технология обеспечивает чувствительность классификации 98% и специфичность 90%. Сделан вывод, что полученные результаты свидетельствуют о достаточной эффективности клинического использования разработанной технологии компьютерной диагностики

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.05.19
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ЦИФРОВЫЕ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ЛЕГКИЕ
ИНТЕРСТИЦИАЛЬНЫЕ ПОРАЖЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Ishida, T.; Ashizawa, K.; Katsuragawa, S.; MacMahon, H.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 98.10-04А3.63

Reinus, William R.
Machines that learn: Can they learn to interpret radiographs? [Text] / William R. Reinus // Amer. J. Roentgenol. - 1997. - Vol. 169, N 1. - P19-21 . - ISSN 0361-803X
Перевод заглавия: Машины, которые обучаются: Могут ли они научиться интерпретировать рентгенограммы?
Аннотация: Рассматривается перспектива использования искусственных нейронных сетей (ИНС) для автоматической интерпретации рентгенограмы. ИНС является подобием мозга человека с запоминанием информации по всей системе при отсутствии центрального звена обработки информации. ИНС имеет входные узлы (Уз) приема информации и условий работы, выходные Уз для выдачи результатов и промежуточные рабочие Уз. Каждый из Уз связан с любым другим Уз. Работа ИНС определяется состоянием этих связей и выходной информацией. ИНС способна обучаться; напр., можно на входе задать семиотические признаки опухоли для маммографии и на выходе - результаты (злокачественная или доброкачественная опухоль). Уже имеются результаты правильного диагноза с помощью ИНС патологических изменений костей, заболеваний интерстициальной ткани легкого, рака молочной железы. В ближайшие 10 лет с развитием компьютеров можно ожидать, что ИНС будут использоваться для помощи в работе рентгенолога, но не как замена рентгенолога. США, Musculoskeletal Section, Mallinckrodt Inst. of Radiol., Jewish Hosp., 216 S. Kingshighway Blvd., St. Louis, MO 63110. Ил. 1. Библ. 6

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРИНЦИП ДЕЙСТВИЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.10-04А3.521

Computerized analysis of interstitial lung diseases on chest radiographs based on lung texture, geometric-pattern features and artificial neural networks [Text] / T. Ishida [et al.] // Radiology. - 1997. - Vol. 205, Suppl. - P395 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Компьютерный анализ интерстициальных поражений легких по рентгенограммам грудной клетки с использованием оценки легочной текстуры, геометрических характеристик изображений и искусственной нейронной сети
Аннотация: 200 рентгеновских изображений грудной клетки (100 в норме и 100 с верифицированными интерстициальными поражениями) были оцифрованы с размерами пиксела 0,175 мм в шкале с 1024 уровнями серого, после чего половина из них (по 50 соотв.) была использована для обучения искусственной нейронной сети, а другая половина - для ее экзаменационного тестирования. Предварительная компьютерная обработка включала в себя текстурный анализ на основе Фурье-преобразования и оценку геометрических характеристик рентгеносемиотики. Показано, что предложенная технология обеспечивает чувствительность классификации 98% и специфичность 90%. Сделан вывод, что полученные результаты свидетельствуют о достаточной эффективности клинического использования разработанной технологии компьютерной диагностики

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ЦИФРОВЫЕ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ЛЕГКИЕ
ИНТЕРСТИЦИАЛЬНЫЕ ПОРАЖЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Ishida, T.; Ashizawa, K.; Katsuragawa, S.; MacMahon, H.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.04-04А3.621

Трехпараметрическая модель электрических характеристик аурикулярных точек человека [Text] / Bing Zhu [et al.] // Nanjing daxue xuebao. Ziran kexue = J. Nanjing Univ. Natur. Sci. Ed. - 1998. - Vol. 34, N 3. - С. 365-370 . - ISSN 0469-5097
Аннотация: Разработана система для измерения электрических параметров аурикулярных точек человека и их автоматического распознавания на микро-ЭВМ. Реализована 3-параметрическая модель, используемая для интерпретации полученных результатов. Описаны возможности применения новой системы в традиционной китайской акупунктурологии. КНР, Inst. of Biomedical Physics, Nanjing Univ., 210093, Nanjing. Ил. 4. Библ. 6

ГРНТИ	34.57.23

ВИНИТИ 341.57.23.27
Рубрики: ЛЕЧЕНИЕ
РЕФЛЕКСОТЕРАПИЯ
АУРИКУЛЯРНЫЕ ТОЧКИ
ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
ИЗМЕРЕНИЕ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
МИКРО-ЭВМ

Доп.точки доступа:
Zhu, Bing; Li, Ningsheng; Zhang, Jun; Xu, He; Chen, Gongsun

10.

Патент 5534018 Соединенные Штаты Америки, МКИ A61N 1/00.

Automatic lead recognition for implantable medical device [Текст] / John D. Wahlstrand [и др.] ; Medtronic, Inc. - № 346661 ; Заявл. 30.11.1994 ; Опубл. 09.07.1996
Перевод заглавия: Автоматическое распознавание провода в имплантируемом медицинском устройстве
Аннотация: Патентуется устройство для определения пригодности монополярных и (или) биполярных каналов прохождения кардиостимулирующих стимулов и регистрации сигналов в имплантируемой системе кардиостимулятора. Кардиостимулятор содержит блок мониторинга электрического полного сопротивления, предназначенный для периодического измерения полного сопротивления между парами электродов, которые могут использоваться для кардиостимуляции и (или) регистрации сигналов. Блок мониторинга полного сопротивления включает цепь подачи импульсов возбуждения между парами потенциально используемых электродов или для управления током и напряжением между парами электродов в ходе подачи импульса возбуждения. Использование пары электродов для кардиостимуляции и (или) регистрации имеет место тогда, когда полное сопротивление на участке цепи между парой электродов находится в заданном диапазоне значений. Определение использования той или иной пары электродов служит вначале для установления факта имплантирования кардиостимулятора; это определение служит также для распознавания монополярных и биполярных проводов в системе кардиостимуляции. Ил. 4

ГРНТИ	34.57.15

ВИНИТИ 341.57.15.17
Рубрики: АППАРАТУРА
КАРДИОСТИМУЛЯТОР
ИМПЛАНТИРУЕМОЕ УСТРОЙСТВО
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОВОДНИКОВ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Wahlstrand, John D.; Baxter, Daniel J.; Ecker, R.Michael; Greeninger, Daniel R.; Yerich, Charles G.; Medtronic; Inc.
Свободных экз. нет

11.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 00.05-04А4.177

Fravolini, M. L.
Essential variables for an automatic neural classifier in Alzheimer's disease and AGE-associated memory impairment [Text] : pap. Congr. Eur. Assoc. Nucl. Med., Barcelona, 9-13 Oct., 1999 / M. L. Fravolini, B. Palumbo, L. Parnetti // Eur. J. Nucl. Med. - 1999. - Vol. 26, N 9. - P1177 . - ISSN 0340-6997
Перевод заглавия: Значимые переменные для автоматизированного нейронного классификатора при болезни Альцгеймера и возрастным ухудшением памяти
Аннотация: Определены диагностические возможности автоматизированного классификатора на основе искусственной нейронной сети при распознавании результатов ОФЭКТ головного мозга с {99m}Tc-HMPAO 40 пациентов с болезнью Альцгеймера, 25 - с возрастной потерей памяти и 35 пациентов в норме. Для раннего варианта 3-слойной схемы распознавания использовались 18 входных и 3 выходных элементов. С целью снижения сложности такой схемы была предложена технология предварительной построчной обработки изображений на основе известного анализа главных компонент. Это позволило снизить кол-во входных элементов с 18 до 7 и, тем самым, существенно уменьшить сложность нейронного классификатора при некотором увеличении прежней точности распознавания. В частности, правильно были классифицированы 83% наблюдений в 1-ой группе больных, 66% - во 2-ой и 92% - в 3-ей. Италия, Dep. of Electronic Eng. and Information, Univ. of Perugia

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.13
Рубрики: ОФЭКТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ГОЛОВНОЙ МОЗГ
БОЛЕЗНЬ АЛЬЦГЕЙМЕРА
ВОЗРАСТНЫЕ УХУДШЕНИЯ ПАМЯТИ

Доп.точки доступа:
Palumbo, B.; Parnetti, L.

12.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 00.05-04А3.44

Fravolini, M. L.
Essential variables for an automatic neural classifier in Alzheimer's disease and age-associated memory impairment [Text] : pap. Congr. Eur. Assoc. Nucl. Med., Barcelona, 9-13 Oct., 1999 / M. L. Fravolini, B. Palumbo, L. Parnetti // Eur. J. Nucl. Med. - 1999. - Vol. 26, N 9. - P1177 . - ISSN 0340-6997
Перевод заглавия: Значимые переменные для автоматизированного нейронного классификатора при болезни Альцгеймера и возрастном ухудшением памяти
Аннотация: Определены диагностические возможности автоматизированного классификатора на основе искусственной нейронной сети при распознавании результатов ОФЭКТ головного мозга с {99m}Tc-HMPAO 40 пациентов с болезнью Альцгеймера, 25 - с возрастной потерей памяти и 35 пациентов в норме. Для раннего варианта 3-слойной схемы распознавания использовались 18 входных и 3 выходных элементов. С целью снижения сложности такой схемы была предложена технология предварительной построчной обработки изображений на основе известного анализа главных компонент. Это позволило снизить кол-во входных элементов с 18 до 7 и, тем самым, существенно уменьшить сложность нейронного классификатора при некотором увеличении прежней точности распознавания. В частности, правильно были классифицированы 83% наблюдений в 1-ой группе больных, 66% - во 2-ой и 92% - в 3-ей. Италия, Dep. of Electronic Eng. and Information, Univ. of Perugia

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: ОФЭКТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ГОЛОВНОЙ МОЗГ
БОЛЕЗНЬ АЛЬЦГЕЙМЕРА
ВОЗРАСТНЫЕ УХУДШЕНИЯ ПАМЯТИ

Доп.точки доступа:
Palumbo, B.; Parnetti, L.

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 00.12-04А4.235

A new method to estimate parameters of linear compartmental models using artificial neural networks [Text] / Sanjiv Gambhir [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 1998. - Vol. 43, N 6. - P1659-1678 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Новый метод оценки параметров линейных камерных моделей с использованием искусственных нейронных сетей
Аннотация: Общепринятой процедурой указанной оценки в настоящее время является итерационный метод определения взвешенной нелинейной регрессии. Такой процесс при неоднократном повторении для однотипных исследований разных пациентов требует существенных затрат компьютерного времени, а при минимизации соотв. функционала невязки существует реальная опасность попадания на локальный минимум в пространстве параметров. Исследована возможность использования искусственной нейронной сети для идентификации таких параметров камерных моделей. В качестве входной информации используются результаты кинетических измерений, а на выходе системы формируются несмещенные оценки кинетических параметров. Показано, что быстродействие процедуры их определения повышается на порядок величины по сравнению с регрессионным анализом, причем влияние зашумленности исходных данных сказывается на точности оценок в меньшей степени. США, Crump Inst. for Biol. Imaging, UCLA Sch. of Med., A-222B CIBI, 700 Westwood Plaza, P. O. Box 951770, Los Angeles, CA 90095-1770. Ил. 5. Табл. 2. Библ. 31

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ЛИНЕЙНЫЕ МНОГОКАМЕРНЫЕ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
РАДИОФАРМПРЕПАРАТЫ
КИНЕТИКА ТРАНСПОРТА

Доп.точки доступа:
Gambhir, Sanjiv; Keppenne, Christian; Banerjee, Pranab K.; Phelps, Michael E.

14.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 00.12-04А4.475

The effects of co-occurrence matrix based texture parameters on the classification of solitary pulmonary nodules imaged on computed tomography [Text] / M. F. McNitt-Gray [et al.] // Comput. Med. Imag. and Graph. - 1999. - Vol. 23, N 6. - P339-348 . - ISSN 0895-6111
Перевод заглавия: Влияние основанной на текстурных параметрах матрицы совместного вхождения на классификацию визуализированных методом компьютерной томографии солитарных очагов в легких
Аннотация: Разработана технология автоматизированного параметрического распознавания и диагностической классификации лимфатических узлов легких по КТ-изображениям высокой разрешающей способности. Необходимые для анализа текстурные параметры извлекаются из КТ-изображений с использованием метода матрицы совместного вхождения, основанного на формировании различных комбинаций уровней черно-белой шкалы, расстояний и углов между пикселами. Эти комбинации подвергаются далее линейному дискриминантному анализу с целью дифференциальной диагностики поражений каждого выявленного лимфоузла. Показано, что на материале КТ-исследований 32 больных предложенная технология позволила правильно классифицировать поражения в 30 наблюдениях из 32. США, Dep. of Radiol. Sci., B3-227U Cent. for Health Sci., UCLA Sch. of Med., P. O. Box 951721, Los Angeles, CA 90095-1721. Ил. 3. Табл. 4. Библ. 18

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.11
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
МЕТОД МАТРИЦЫ СОВМЕСТНОГО ВХОЖДЕНИЯ
ЛЕГКИЕ
ЛИМФАТИЧЕСКИЕ УЗЛЫ
ВЫЯВЛЕНИЕ ПОРАЖЕНИЙ

Доп.точки доступа:
McNitt-Gray, M.F.; Wyckoff, N.; Sayre, J.W.; Goldin, J.G.; Aberle, D.R.

15.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.01-04А3.81

A new method to estimate parameters of linear compartmental models using artificial neural networks [Text] / Sanjiv Gambhir [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 1998. - Vol. 43, N 6. - P1659-1678 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Новый метод оценки параметров линейных камерных моделей с использованием искусственных нейронных сетей
Аннотация: Общепринятой процедурой указанной оценки в настоящее время является итерационный метод определения взвешенной нелинейной регрессии. Такой процесс при неоднократном повторении для однотипных исследований разных пациентов требует существенных затрат компьютерного времени, а при минимизации соотв. функционала невязки существует реальная опасность попадания на локальный минимум в пространстве параметров. Исследована возможность использования искусственной нейронной сети для идентификации таких параметров камерных моделей. В качестве входной информации используются результаты кинетических измерений, а на выходе системы формируются несмещенные оценки кинетических параметров. Показано, что быстродействие процедуры их определения повышается на порядок величины по сравнению с регрессионным анализом, причем влияние зашумленности исходных данных сказывается на точности оценок в меньшей степени. США, Crump Inst. for Biol. Imaging, UCLA Sch. of Med., A-222B CIBI, 700 Westwood Plaza, P. O. Box 951770, Los Angeles, CA 90095-1770. Ил. 5. Табл. 2. Библ. 31

ГРНТИ	34.53.19

ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ЛИНЕЙНЫЕ МНОГОКАМЕРНЫЕ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
РАДИОФАРМПРЕПАРАТЫ
КИНЕТИКА ТРАНСПОРТА

Доп.точки доступа:
Gambhir, Sanjiv; Keppenne, Christian; Banerjee, Pranab K.; Phelps, Michael E.

16.

Заявка 2790851 Франция, МКИ G06T 7/00.

Muller, Serge.
Procede d'amelioration de la detection d'elements d'interet dans une image radiographique numerique [Текст] / Serge Muller, Andreas Rick ; Ge Medical Systems SA. - № 9903082 ; Заявл. 12.03.1999 ; Опубл. 15.09.2000
Перевод заглавия: Способ улучшения распознавания интересующих элементов в цифровом рентгенографическом изображении
Аннотация: Патент на способ улучшения распознавания микрообызвествлений (МО) в молочной железе по цифровым маммограммам при наличии шума изображения. Способ состоит в определении вероятности ложноположительного выявления МО для каждого элемента цифровой маммограммы, т. е. вероятности того, что этот элемент не является МО. Для этого используется расчет выходного сигнала цепи получения изображения на математической модели цепи при различных ее параметрах, а также при различных изображениях молочной железы и МО

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.05.19
Рубрики: МАММОГРАФИЯ
ЦИФРОВАЯ
МИКРОКАЛЬЦИФИКАТЫ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Rick, Andreas; Ge Medical Systems SA
Свободных экз. нет

17.

ГРНТИ	34.57.23

ВИНИТИ 341.57.23.99
Рубрики: МАММОГРАФИЯ
ЦИФРОВАЯ
МИКРОКАЛЬЦИФИКАТЫ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Rick, Andreas; Ge Medical Systems SA
Свободных экз. нет

18.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 02.05-04А4.197

Development of the diagnostic subsystem for esophageal fluoroscopic images [Text] : abstr. 11th European Congress of Radiology, Vienna, March 7-12, 1999 / A. Senoo [et al.] // Eur. Radiol. - 1999. - Vol. 9, прил. N 1. - S400 . - ISSN 0938-7994
Перевод заглавия: Разработка диагностической подсистемы для рентгеноскопической визуализации пищевода
Аннотация: С целью повышения точности и диагностической информативности рентгеноскопии пищевода (П) была использована одна из технологий динамического распознавания изображений - метод оптического потока. Динамические изображения П регистрировались на цифровом видеорекордере и передавались на компьютер, где попиксельно вычислялись векторы движения стенок П, в терминах к-рых далее формировались соотв. цветные изображения. Показано, что в норме такие векторы ориентированы, в основном, в горизонтальном направлении, тогда как косые смещения наблюдались при аномалиях стенок П, благодаря чему повышается выявляемость соотв. поражений П

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.05.19
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ЦИФРОВЫЕ ДИНАМИЧЕСКИЕ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ПИЩЕВОД
ДВИЖЕНИЯ СТЕНОК
ВЫЯВЛЕНИЕ АНОМАЛИЙ

Доп.точки доступа:
Senoo, A.; Shimada, M.; Nakayama, H.; Matsumoto, M.; Yamazaki, J.; Ito, A.

19.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.05-04А3.769

Development of the diagnostic subsystem for esophageal fluoroscopic images [Text] : abstr. 11th European Congress of Radiology, Vienna, March 7-12, 1999 / A. Senoo [et al.] // Eur. Radiol. - 1999. - Vol. 9, прил. N 1. - S400 . - ISSN 0938-7994
Перевод заглавия: Разработка диагностической подсистемы для рентгеноскопической визуализации пищевода
Аннотация: С целью повышения точности и диагностической информативности рентгеноскопии пищевода (П) была использована одна из технологий динамического распознавания изображений - метод оптического потока. Динамические изображения П регистрировались на цифровом видеорекордере и передавались на компьютер, где попиксельно вычислялись векторы движения стенок П, в терминах к-рых далее формировались соотв. цветные изображения. Показано, что в норме такие векторы ориентированы, в основном, в горизонтальном направлении, тогда как косые смещения наблюдались при аномалиях стенок П, благодаря чему повышается выявляемость соотв. поражений П

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ЦИФРОВЫЕ ДИНАМИЧЕСКИЕ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ПИЩЕВОД
ДВИЖЕНИЯ СТЕНОК
ВЫЯВЛЕНИЕ АНОМАЛИЙ

Доп.точки доступа:
Senoo, A.; Shimada, M.; Nakayama, H.; Matsumoto, M.; Yamazaki, J.; Ito, A.

20.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI30) 04.03-04Н2.194

An automatic detection method of lung cancers including groung glass opacities from chest X-ray CT images [Text] : докл.[Conference on "Medical Imaging 2002: Image Processing", San Diego, Calif., 24-28 Febr., 2002. Pt 3] / Toshiharu Ezoe [et al.] // Proc. SPIE. - 2002. - Vol. 4684. - P1672-1680 . - ISSN 1605-7422
Перевод заглавия: Метод автоматического выявления рака легкого на КТ-изображениях грудной клетки с использованием алгоритма матового стекла
Аннотация: Описан алгоритм т. наз. малопрозрачного матового стекла, предназначенный для автоматизированного распознавания опухолевых поражений легких на рентгеновских КТ-изображениях. Сначала подозреваемый очаг выделяется и контрастируется с помощью регулируемого цифрового фильтра N-Quoit, к-рый является одной из версий известного математического морфологического фильтра. Далее выделенная структура классифицируется по нескольким характеристикам, в т. ч. и по текстуре. После этого классифицированный очаг относят с использованием дискриминационных функций к норме или патологии. Предложенная методика успешно испытана на материале 38 КТ-исследований органов грудной клетки. Япония, Toyohashi Univ. of Technol. Ил. 10. Библ. 10

ГРНТИ	76.29.49

ВИНИТИ 761.29.49.51.09.25.17
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
АЛГОРИТМ МАТОВОГО СТЕКЛА
ОПУХОЛИ
РАК ЛЕГКОГО
ДОСТОВЕРНОЕ ВЫЯВЛЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Ezoe, Toshiharu; Takizawa, Hotaka; Yamamoto, Shinji; Shimizu, Akinobu; Matsumoto, Tohru; Tateno, Yukio; Iinuma, Takeshi; Matsumoto, Mitsuomi

1-20 21-40 41-60 61-80 81-100 101-120

"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