Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень

This article explores modern methods of digital processing of trichological images for hair condition diagnosis. Special attention is paid to modules that employ computer vision techniques and machine learning algorithms to enhance diagnostic accuracy. Proposed automated image analysis solutions eff...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2024
Main Authors: Носова, Я.В., Носова, Т.В., Галушко, Д.Є., Аврунін, О.Г.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Vinnytsia National Technical University 2024
Subjects:
Online Access:https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/738
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Optoelectronic Information-Power Technologies

Institution

Optoelectronic Information-Power Technologies
id oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-738
record_format ojs
spelling oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7382024-11-19T13:20:53Z Current problems of digital processing of trichological images Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень Носова, Я.В. Носова, Т.В. Галушко, Д.Є. Аврунін, О.Г. trichological images digital processing computer vision machine learning hair diagnosis automation medical imaging signal processing algorithms hair structure трихологічні зображення цифрова обробка комп'ютерний зір машинне навчання діагностика волосся автоматизація медичні зображення обробка сигналів алгоритми структури волосся This article explores modern methods of digital processing of trichological images for hair condition diagnosis. Special attention is paid to modules that employ computer vision techniques and machine learning algorithms to enhance diagnostic accuracy. Proposed automated image analysis solutions effectively detect hair structure anomalies and simplify the diagnostic process. The article discusses the advantages and limitations of existing approaches and prospects for their further development to improve medical procedures. Applications of these technologies in clinical practice are also examined. У статті досліджуються сучасні методи цифрової обробки трихологічних зображень для діагностики стану волосся. Основна увага приділена модулям, що використовують методи комп'ютерного зору та алгоритми машинного навчання для покращення точності діагнозу. Запропоновані рішення автоматизованого аналізу зображень дозволяють ефективно визначати структурні аномалії волосся та спрощують процес діагностики. У статті розглянуто переваги та недоліки існуючих підходів, а також перспективи їх подальшого розвитку з метою поліпшення медичних процедур. Обговорюються можливості застосування цих технологій у клінічній практиці. Vinnytsia National Technical University 2024-11-16 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/738 10.31649/1681-7893-2024-48-2-170-182 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 48 No. 2 (2024); 170-182 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 48 № 2 (2024); 170-182 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 48 № 2 (2024); 170-182 2311-2662 1681-7893 10.31649/10.31649/1681-7893-2024-48-2 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/738/684
institution Optoelectronic Information-Power Technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2024-11-19T13:20:53Z
collection OJS
language Ukrainian
topic трихологічні зображення
цифрова обробка
комп'ютерний зір
машинне навчання
діагностика волосся
автоматизація
медичні зображення
обробка сигналів
алгоритми
структури волосся
spellingShingle трихологічні зображення
цифрова обробка
комп'ютерний зір
машинне навчання
діагностика волосся
автоматизація
медичні зображення
обробка сигналів
алгоритми
структури волосся
Носова, Я.В.
Носова, Т.В.
Галушко, Д.Є.
Аврунін, О.Г.
Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень
topic_facet trichological images
digital processing
computer vision
machine learning
hair diagnosis
automation
medical imaging
signal processing
algorithms
hair structure
трихологічні зображення
цифрова обробка
комп'ютерний зір
машинне навчання
діагностика волосся
автоматизація
медичні зображення
обробка сигналів
алгоритми
структури волосся
format Article
author Носова, Я.В.
Носова, Т.В.
Галушко, Д.Є.
Аврунін, О.Г.
author_facet Носова, Я.В.
Носова, Т.В.
Галушко, Д.Є.
Аврунін, О.Г.
author_sort Носова, Я.В.
title Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень
title_short Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень
title_full Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень
title_fullStr Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень
title_full_unstemmed Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень
title_sort актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень
title_alt Current problems of digital processing of trichological images
description This article explores modern methods of digital processing of trichological images for hair condition diagnosis. Special attention is paid to modules that employ computer vision techniques and machine learning algorithms to enhance diagnostic accuracy. Proposed automated image analysis solutions effectively detect hair structure anomalies and simplify the diagnostic process. The article discusses the advantages and limitations of existing approaches and prospects for their further development to improve medical procedures. Applications of these technologies in clinical practice are also examined.
publisher Vinnytsia National Technical University
publishDate 2024
url https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/738
work_keys_str_mv AT nosovaâv currentproblemsofdigitalprocessingoftrichologicalimages
AT nosovatv currentproblemsofdigitalprocessingoftrichologicalimages
AT galuškodê currentproblemsofdigitalprocessingoftrichologicalimages
AT avrunínog currentproblemsofdigitalprocessingoftrichologicalimages
AT nosovaâv aktualʹníproblemicifrovoíobrobkitrihologíčnihzobraženʹ
AT nosovatv aktualʹníproblemicifrovoíobrobkitrihologíčnihzobraženʹ
AT galuškodê aktualʹníproblemicifrovoíobrobkitrihologíčnihzobraženʹ
AT avrunínog aktualʹníproblemicifrovoíobrobkitrihologíčnihzobraženʹ
first_indexed 2025-09-24T17:29:39Z
last_indexed 2025-09-24T17:29:39Z
_version_ 1844167289420644352