Application of neural networks in the classification of medical images textures
Neural networks have been widely used in medical diagnostic processes. Imaging results obtained from medical devices can be analyzed in many ways. One of them is to analyze the texture of the received images. Examination of the textures of diagnostic images is based on the determination of specific...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2018 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162364 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Application of neural networks in the classification of medical images textures / R. Dzierżak, W. Wójcik // Штучний інтелект. — 2018. — № 1 (79). — С. 49-55. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862656421158453248 |
|---|---|
| author | Dzierżak, R. Wójcik, W. |
| author_facet | Dzierżak, R. Wójcik, W. |
| citation_txt | Application of neural networks in the classification of medical images textures / R. Dzierżak, W. Wójcik // Штучний інтелект. — 2018. — № 1 (79). — С. 49-55. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | Neural networks have been widely used in medical diagnostic processes. Imaging results obtained from medical devices can be analyzed in many ways. One of them is to analyze the texture of the received images. Examination of the textures of diagnostic images is based on the determination of specific parameters and characteristics of examined tissue or organ. The main goal is to assign the analyzed area to one of two basic groups: as a healthy tissue or a tissue with pathological changes. By using supervised classification and setting up a training base, it is possible to achieve 93% accuracy in classification results.
Нейронні мережі широко застосовуються в медичних діагностичних процесах. Результати обробки зображень, отримані з медичних приладів, можна аналізувати багатьма способами. Один з них - це аналіз текстури отриманих зображень. Вивчення текстур діагностичних зображень ґрунтується на визначенні конкретних параметрів та характеристик досліджуваної тканини або органу. Основна мета полягає в тому, щоб класифікувати аналізовану ділянку як одну з двох основних груп: як здорову тканину або тканину з патологічними змінами. Використовуючи контрольовану класифікацію та налаштовану навчальну базу, можна досягти точності результатів класифікації 93%.
|
| first_indexed | 2025-12-02T04:29:36Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162364 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-02T04:29:36Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Dzierżak, R. Wójcik, W. 2020-01-07T15:34:47Z 2020-01-07T15:34:47Z 2018 Application of neural networks in the classification of medical images textures / R. Dzierżak, W. Wójcik // Штучний інтелект. — 2018. — № 1 (79). — С. 49-55. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162364 004.932 Neural networks have been widely used in medical diagnostic processes. Imaging results obtained from medical devices can be analyzed in many ways. One of them is to analyze the texture of the received images. Examination of the textures of diagnostic images is based on the determination of specific parameters and characteristics of examined tissue or organ. The main goal is to assign the analyzed area to one of two basic groups: as a healthy tissue or a tissue with pathological changes. By using supervised classification and setting up a training base, it is possible to achieve 93% accuracy in classification results. Нейронні мережі широко застосовуються в медичних діагностичних процесах. Результати обробки зображень, отримані з медичних приладів, можна аналізувати багатьма способами. Один з них - це аналіз текстури отриманих зображень. Вивчення текстур діагностичних зображень ґрунтується на визначенні конкретних параметрів та характеристик досліджуваної тканини або органу. Основна мета полягає в тому, щоб класифікувати аналізовану ділянку як одну з двох основних груп: як здорову тканину або тканину з патологічними змінами. Використовуючи контрольовану класифікацію та налаштовану навчальну базу, можна досягти точності результатів класифікації 93%. en Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Прикладні інтелектуальні технології та системи Application of neural networks in the classification of medical images textures Використання нейромереж для класифікації текстур медичних зображень Article published earlier |
| spellingShingle | Application of neural networks in the classification of medical images textures Dzierżak, R. Wójcik, W. Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| title | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_alt | Використання нейромереж для класифікації текстур медичних зображень |
| title_full | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_fullStr | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_full_unstemmed | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_short | Application of neural networks in the classification of medical images textures |
| title_sort | application of neural networks in the classification of medical images textures |
| topic | Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| topic_facet | Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162364 |
| work_keys_str_mv | AT dzierzakr applicationofneuralnetworksintheclassificationofmedicalimagestextures AT wojcikw applicationofneuralnetworksintheclassificationofmedicalimagestextures AT dzierzakr vikoristannâneiromereždlâklasifíkacííteksturmedičnihzobraženʹ AT wojcikw vikoristannâneiromereždlâklasifíkacííteksturmedičnihzobraženʹ |