Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


БД "Статьи" - результаты поиска

Вид поиска
БД "Книги"
БД "Статьи"
Труды АМГУ
Выпускные квалификационные работы
Антитеррор
Область поиска
 Найдено в других БД:Труды АМГУ (1)
Формат представления найденных документов:
полный информационныйкраткий
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>K=растровое изображение<.>)
Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3
1.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Масловская, Анна Геннадьевна (кандидат физико-математических наук)
Заглавие : Имитационное моделирование формирования контраста РЭМ-изображений доменных структур сегнетоэлектриков
Серия: Моделирование систем
Место публикации : Информатика и системы управления. - 2013. - № 3. - С. 44-52. - ISSN 1814-2400 (Шифр insu/2013/3). - ISSN 1814-2400
Примечания : Библиогр.: с. 52
УДК : 537.311.33 + 004.94
ББК : 22.379 + 32.973-018.2
Предметные рубрики: Физика
Физика полупроводников и диэлектриков
Вычислительная техника
Имитационное компьютерное моделирование
Географич. рубрики:
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): математическая модель--алгоритм расчета изображений--компьютерное моделирование--доменная структура--сегнетоэлектрики--растровое изображение--электронная микроскопия
Аннотация: Предложена система имитационного моделирования изображений сегнетоэлектрических доменных структур, наблюдаемых с помощью методик растровой электронной микроскопии. Представлены результаты вычислительного эксперимента.
Найти похожие
2.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Салмиянов, Владислав Олегович, Шевкун, Иван Александрович, Масловская, Анна Геннадьевна
Заглавие : Адаптированные алгоритмы интеллектуальной спецификации скейлинговых характеристик морфологии культивированных бактерий
Серия: Интеллектуальные системы
Место публикации : Информатика и системы управления. - 2023. - № 4 (78). - С. 75-89: 6 рис. - ISSN 1814-2400 (Шифр insu/2023/4). - ISSN 1814-2400
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 004.93
ББК : 32.973-018.2
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Распознавание и преобразование образов
Географич. рубрики:
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): бактериальная колония--дендритная структура--морфология--мультифрактальный анализ--растровое изображение--скейлинговые характеристики--фрактальный анализ
Аннотация: Междисциплинарный подход, использующий интеллектуальный фрактальный анализ данных и количественную спецификацию сложноструктурированных объектов, нашел применение в микробиологии. В работе представлена программная интеграция трех аналитических методик, обладающих диагностическим потенциалом для исследования скейлинговых характеристик сложной морфологии бактерий при поверхностном культивировании на питательных средах. В качестве алгоритмического базиса рассмотрены: классический метод "box-counting" для фрактального анализа, метод лакунарного анализа и метод мультифрактальной параметризации. В серии вычислительных экспериментов установлены скейлинговые характеристики растровых изображений дендритоподобных бактериальных паттернов, наблюдаемых в практике биологического эксперимента и визуализируемых при реализации гибридной реакционно- диффузионной модели.
Перейти: http://ics.khstu.ru/media/2023/N78_07.pdf
Найти похожие
3.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания : 32.973-018.2
Автор(ы) : Салмиянов, Владислав Олегович, Синагатулин, Антон Андреевич, Масловская , Анна Геннадьевна
Заглавие : Система нейросетевой диагностики морфологических характеристик рентгеновских снимков легких: реализация на платформе MATLAB
Серия: Интеллектуальные системы
Место публикации : Информатика и системы управления. - 2024. - № 2 (80). - С. 97-409: 6 рис. (Шифр insu/2024/2)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
ББК : 32.973-018.2
Предметные рубрики: Вычислительная техника-- Распознавание и преобразование образов
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): рентгенографический снимок легкого--цифровое изображение--растровое изображение--сверточная нейронная сеть--глубокоуровневая сеть--задача классификации--платформа matlab--нейросетевая диагностика--нейронные сети--covid-19
Аннотация: В работе представлен результат апробации и расширения функционала нейронной сверточной глубокоуровневой сети для решения задач классификации рентгеновских снимков при диагностике заболеваний легких человека. Основным компонентом системы интеллектуальной диагностики является предварительно обученная сеть ResNet50, реализованная в среде Matlab. Дополнительное обучение сети проводилось с использованием сформированного банка данных цифровых снимков человеческих легких, полученных с помощью флюорографического аппарата, и рентгеновских снимков, размещенных в открытом источнике. В целях повышения качества детектирования реализована процедура предпроцессорной обработки цифровых изображений. Применяемые алгоритмы обучения позволили добиться общей точности распознавания в 96% для диагностических случаев: COVID-19 затенения областей легкого, вирусной пневмонии и здоровых снимков легких.
Найти похожие
 
Стандартный
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
По словарю
ГРНТИ-навигатор
УДК-навигатор
ББК-навигатор
Тематический навигатор
Статистика
за 07.07.2024
Число запросов 14875
Число посетителей 1
Число заказов 0
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)