Polychromic light source for the realization of multispectral processing method of skin malignant lesions images

Authors: K. V. Zaichenko, B. S. Gurevich, V. I. Svyatkina

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 5, Pp 846-853 (2024)

Subject Terms: источник света, рак кожи, программное управление, набор светодиодов, акустооптические перестраиваемые фильтры, цифровая обработка изображений, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/49; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/0bfb836d1a944613a5eb374f70bce1b8

Dual-wavelength digital holographic interferometry for technical applications

Authors: I. V. Alekseenko, A. M. Kozhevnikova

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 23, Iss 6, Pp 1106-1113 (2024)

Subject Terms: цифровая голографическая интерферометрия, двухдлинноволновая интерферометрия, определение формы поверхности, вертикально-излучающие диоды, цифровая обработка изображений, оптический неразрушающий контроль, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/13; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/92c892e8e7dd4acc9430eddbfead422a

THE ANALYSIS OF THE NOISE OF QUANTIZATION OF LINEAR STATIONARY FILTERS OF IMAGE PROCESSING

Authors: Nikolay Ivanovich Chervyakov, Pavel Alekseevich Lyakhov, Nikolay Nikolaevich Nagornov

Source: Современная наука и инновации, Vol 0, Iss 2, Pp 27-34 (2022)

Subject Terms: цифровая обработка изображений, фильтрация изображений, линейный стационарный фильтр, шум квантования, разрядность коэффициентов фильтра, формат с фиксированной точкой, digital image processing, image filtering, linear stationary filter, quantization noise, filter coefficients, fixed-point format, International relations, JZ2-6530

File Description: electronic resource

Relation: https://msi.elpub.ru/jour/article/view/570; https://doaj.org/toc/2307-910X

Access URL: https://doaj.org/article/85d6eaf338724e13a528316a17fa101f

Numerical implementation of the image filtering method with computations in Residue Number System

Authors: Nikolay Ivanovich Chervyakov, Pavel Alekseyevich Lyakhov, Diana Ivanovna Kalita, Angelina Vladimirovna Vaskina

Source: Наука. Инновации. Технологии, Vol 0, Iss 3, Pp 73-86 (2022)

Subject Terms: цифровая обработка изображений, цифровые фильтры, фильтр лапласа, система остаточных классов, набор модулей, digital image processing, digital filter, laplace filter, residua number system, module set, Geography (General), G1-922

File Description: electronic resource

Relation: https://scienceit.elpub.ru/jour/article/view/250; https://doaj.org/toc/2308-4758

Access URL: https://doaj.org/article/433a85c12e3f44ec97bd9214b22e1a27

EFFECT OF FILTER DIGIT CAPACITY LIMITATION ON THE GRAYSCALE IMAGE WAVELET-PROCESSING QUALITY

Authors: Nikolay Ivanovich Chervyakov, Pavel Alekseyevich Lyakhov, Diana Ivanovna Kalita, Kirill Sergeyvich Shulzhenko

Source: Наука. Инновации. Технологии, Vol 0, Iss 2, Pp 61-76 (2022)

Subject Terms: цифровая обработка изображений, вейвлет-преоб-разование, разрядность коэффициентов фильтра, цифровой фильтр, digital signal processing, wavelet transform, digit capacity, digital ilter, Geography (General), G1-922

File Description: electronic resource

Relation: https://scienceit.elpub.ru/jour/article/view/338; https://doaj.org/toc/2308-4758

Access URL: https://doaj.org/article/52434269169f4f4096b1d0a73b512ca3

Реализация вейвлет-преобразований в пакете анализа данных

Source: Цифровая экономика.

Subject Terms: Вейвлет-анализ, импортозамещение, software development, разработка программного обеспечения, вейвлет-преобразование, Wavelet analysis, digital image processing, import substitution, wavelet transform, цифровая обработка изображений

Implementation of a parallel algorithm of image segmentation based on region growing

Authors: Jesús Antonio Álvarez-Cedillo, Mario Aguilar-Fernández, Teodoro Álvarez-Sánchez, Raúl Junior Sandoval-Gómez

Contributors: We appreciate the facilities granted to carry out this work to the INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL through the Secretary of Research and Postgraduate with the SIP project 20180023. To the Interdisciplinary Unit of Engineering and Social and Administrative

Source: Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 1, № 9 (103) (2020): Інформаційно-керуючі системи; 6-11
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 1, № 9 (103) (2020): Информационно-управляющие системы; 6-11
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1, № 9 (103) (2020): Information and controlling system; 6-11

Subject Terms: компьютерное зрение, обработка изображений, методы сегментации, наращивание областей, параллельная обработка, параллельные алгоритмы, графический процессор, ОКМД, анализ текстур, цифровая обработка изображений, комп'ютерний зір, обробка зображень, методи сегментації, нарощування областей, паралельна обробка, паралельні алгоритми, графічний процесор, аналіз текстур, цифрова обробка зображень, UDC 004.932, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, computer vision, image processing, segmentation techniques, Region growing, parallel processing, parallel algorithms, GPU, SIMD, texture analysis, Digital Image Processing, 02 engineering and technology

File Description: application/pdf

Access URL: http://journals.uran.ua/eejet/article/download/197095/197558
https://ipn.elsevierpure.com/es/publications/implementation-of-a-parallel-algorithm-of-image-segmentation-base-2
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/197095
http://journals.uran.ua/eejet/article/download/197095/197558
https://www.neliti.com/publications/308545/implementation-of-a-parallel-algorithm-of-image-segmentation-based-on-region-gro
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/197095

Алгоритм вычисления координат связных компонент бинарного изображения с помощью перестраиваемой вычислительной среды

Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 65. С. 116-125

Subject Terms: перестраиваемая вычислительная среда, ПЛИС, программируемая логическая интегральная схема, бинарные изображения, цифровая обработка изображений

File Description: application/pdf

Access URL: https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001129033

Statistical bayesian algorithm for processing thermographic images of the cow udder for diagnosing mastitis ; Статистический алгоритм обработки термографических снимков вымени коровы для диагностики мастита с использованием критерия Байесса

Authors: I. I. Hirutsky, A. G. Senkov, Y. A. Rakevich, И. И. Гируцкий, А. Г. Сеньков, Ю. А. Ракевич

Source: «System analysis and applied information science»; № 1 (2023); 42-46 ; Системный анализ и прикладная информатика; № 1 (2023); 42-46 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2023-1

Subject Terms: термография, Bayes criterion, digital image processing, thermography, критерий Байеса, цифровая обработка изображений

File Description: application/pdf

Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/606/458; Лучко, И.Т. Воспаление молочной железы у коров (этиология, патогенез, диагностика, лечение и профилактика) : монография / И.Т. Лучко. – Гродно: ГГАУ, 2019. – 184 с. – ISBN 978-985-537-141-1.; Организационно-технологические требования при производстве молока на молочных комплексах промышленного типа (Одобрены Постановлением коллегии Министерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь от 4 июня 2018 г. № 16) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://mshp.gov.by/documents/animal/trebovaniya_moloko.pdf, свободный. – Яз. рус.; Колчина, А.Ф. Перспективы применения инфракрасной термографии в исследовании молочной железы коров / А.Ф. Колчина, А.К. Липчинская // Аграрный вестник Урала. – 2010. – № 9(75)6. – С. 94-97.; Rodríguez C., Matamoros A., Valilla J. Application of the thermography study of big ruminants udder and its possible pathological complications // RCCV. ‒ Vol. 2 (2). ‒ 2008. ‒ P. 66-72.; Гируцкий, И.И. Анализ инфракрасного изображения вымени коров / И.И. Гируцкий, В.И. Передня, Ю.А. Ракевич // Агропанорама. – 2018. – № 6. – С. 9-12.; Ракевич, Ю.А. Использование инфракрасной термографии для выявления мастита коров / Ю.А. Ракевич // Агропанорама. ‒ 2020. ‒ № 5. – С. 19-22.; Hirutski, I.I. Selection of the information parameter for the thermography method of diagnostics of dairy cows mastitis / I.I/ Hirutski, Y.A. Rakevich, A.G. Senkov // International scientific journal «Mechanization in agriculture & conserving of the resources: Bulgaria, 2021 – Р. 14-18.; Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том III. Обработка сигналов в радио и гидролокации и прием случайных гауссовых сигналов на фоне помех. Нью-Йорк, 1971. Пер. с англ. Под ред. проф. В.Т. Горяинова. М., «Сов. радио», 1977, 664 с.; Орлов А.И. Экспертные оценки. Учебное пособие. ‒ М.: 2002. – 31 с.; Богуш, А.А. Заболеваемость коров маститами на животноводческих фермах / А.А. Богуш, В.И. Иванов, В.Г. Голынец // Ветеринарная медицина Беларуси. – 2001. – № 1. – С. 41-42.; Богуш, А.А. Мастит / А.А. Богуш, В.И. Иванов // Ветеринарная газета. – 2000. – № 19. – С. 3.; Новиков, О.Г. Рациональные методы применения диофура для лечения больных маститом коров: автореф. дис. …канд. вет. наук: 16.00.07 / О.Г. Новиков; Всерос. н.-и. вет. ин-т патологии, фармакологии и терапии. – Воронеж, 1996. – 20 с.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/606

Availability: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/606
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2023-1-42-46

Automatic Method for Segmentation of Fluorescent Images Obtained in the Near-Infrared Region ; Автоматический метод сегментации флуоресцентных изображений, полученных в ближнем инфракрасном диапазоне

Authors: N. A. Obukhova, Xin Yang, Н. А. Обухова, Синь Ян

Contributors: The study was realized with the support of the China Scholarship Council (grant no. 202009010036)., Исследование проводится при поддержке Государственного комитета по стипендиям КНР (грант № 202009010036).

Source: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 25, № 6 (2022); 40-49 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 25, № 6 (2022); 40-49 ; 2658-4794 ; 1993-8985

Subject Terms: цифровая обработка изображений, threshold segmentation, Otsu’s method, fluorescent laparoscopic images, digital image processing, пороговая сегментация, метод Оцу, флуоресцентные лапароскопические изображения

File Description: application/pdf

Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/693/648; Zhu B., Sevick-Muraca E. M. A review of performance of near-infrared fluorescence imaging devices used in clinical studies // The British J. of Radiology. 2015. Vol. 88, № 1045. P. 20140547. doi:10.1259/bjr.20140547; Clinical applications of indocyanine green (ICG) enhanced fluorescence in laparoscopic surgery / L. Boni, G. David, A. Mangano, G. Dionigi, S. Rausei, S. Spampatti, E. Cassionotti, A. Fingerhut // Surgical Endoscopy. 2015. Vol. 29, № 7. P. 2046–2055. doi:10.1007/s00464-014-3895-x; The clinical use of indocyanine green as a near‐infrared fluorescent contrast agent for image‐guided oncologic surgery / B. E. Schaafsma, J. S. D. Mieog, M. Hutteman, J. R. Vorst, P. J. K. Kuppen, C. W. G. M. Löwik, J. V. Frangioni, C. J. H. Velde, A. L. Vahrmeijer // J. of Surgical Oncology. 2011. Vol. 104, № 3. P. 323–332. doi:10.1002/jso.21943; Real-time navigation for liver surgery using projection mapping with indocyanine green fluorescence: development of the novel medical imaging projection system / H. Nishino, E. Hatano, S. Seo, T. Nitta, T. Saito, M. Nakamura, K. Hattori, M. Takatani, H. Fuji, K. Taura, Sh. Uemoto // Annals of surgery. 2018. Vol. 267, № 6. P. 1134–1140. doi:10.1097/SLA.0000000000002172; Near-infrared fluorescence imaging in humans with indocyanine green: a review and update / M. V. Marshall, J. C. Rasmussen, I.-Ch. Tan, M. B. Aldrich, K. E. Adams, X. Wang, C. E. Fife, E. A. Maus, L. A. Smith, E. M. Sevick-Muraca // The Open Surgical Oncology J. 2010. Vol. 2, № 2. P. 12–25. doi:10.2174/1876504101002010012; Bali A., Singh S. N. A review on the strategies and techniques of image segmentation // 5th Intern. Conf. on Advanced Computing & Communication Technologies, Haryana, India, 21–22 Feb. 2015. Piscataway: IEEE, 2015. P. 113–120. doi:10.1109/ACCT.2015.63; Qiao W., Wu C. Weighting Otsu's Segmentation Method and Its Fuzzy Theory Explanation. Computer Engineering. 2009. Vol. 10. P. 211–213. doi:10.3969/j.issn.1000-3428.2009.10.070 (In Chinese); Yuan X., Wu L., Peng Q. An improved Otsu method using the weighted object variance for defect detection // Applied surface science. 2015. Vol. 349. P. 472–484. doi:10.1016/j.apsusc.2015.05.033; Zhang J., Hu J. Image segmentation based on 2D Otsu method with histogram analysis // Intern. Conf. on computer science and software engineering, Wuhan, China, 12–14 Sept. 2008. Piscataway: IEEE, 2008. Vol. 6. P. 105–108. doi:10.1109/CSSE.2008.206; A multi-scale 3D Otsu thresholding algorithm for medical image segmentation / Y. Feng, H. Zhao, X. Li, X. Zhang, H. Li // Digital Signal Processing. 2017. Vol. 60. P. 186–199. doi:10.1016/j.dsp.2016.08.003; Salem N., Malik H., Shams A. Medical image enhancement based on histogram algorithms // Procedia Computer Science. 2019. Vol. 163. P. 300–311. doi:10.1016/j.procs.2019.12.112; Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. 1979. Vol. 9, № 1. P. 62–66. doi:10.1109/TSMC.1979.4310076; Sezgin M., Sankur B. Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation // J. of Electronic imaging. 2004. Vol. 13, № 1. P. 146–165. doi:10.1117/1.1631315; Clinical development and potential of photo-thermal and photodynamic therapies for cancer / X. Li, J. F. Lovell, J. Yoon, X. Chen // Nature Reviews Clinical Oncology. 2020. Vol. 17, № 11. P. 657–674. doi:10.1038/s41571-020-0410-2; Photodynamic therapy for management of cervical intraepithelial neoplasia II and III in young patients and obstetric outcomes / M. C. Choi, S. G. Jung, H. Park, S. Y. Lee, C. Lee, Y. Y. Hwang, S. J. Kim // Lasers in Surgery and Medicine. 2013. Vol. 45, № 9. P. 564–572. doi:10.1002/lsm.22187; Отдельнова О. Б., Хашукоева А. З., Ибрагимова М. И. Возможности фотодинамической терапии с использованием фотосенсибилизатора фотодитазин в лечении гинекологических заболеваний // Российский биотерапевтический журн. 2008. Т. 7, № 4. С. 47–52.; https://re.eltech.ru/jour/article/view/693

Availability: https://re.eltech.ru/jour/article/view/693
https://doi.org/10.32603/1993-8985-2022-25-6-40-49

Использование компьютерного зрения для решения проблем распознавания жестов

Contributors: Захаренко, В. С.

Subject Terms: Распознавание жестов, Цифровая обработка изображений, Распознавание образов, Компьютерное зрение

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.gstu.by/handle/220612/26913

Использование компьютерного зрения для решения проблем распознавания жестов

Subject Terms: Распознавание жестов, Цифровая обработка изображений, Распознавание объектов, Компьютерное зрение

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.gstu.by/handle/220612/32230

Об использовании компьютерного зрения для решения задач по распознаванию жестов

Subject Terms: Распознавание жестов, Цифровая обработка изображений, Распознавание образов, Распознавание объектов, Компьютерное зрение

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.gstu.by/handle/220612/28943

A Method for Automated Control of Electronic Components on Microfocus X-ray Images ; Метод автоматизированного контроля электронных компонентов на микрофокусных рентгеновских снимках

Authors: N. E. Staroverov, Н. Е. Староверов

Source: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 24, № 4 (2021); 27-36 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 24, № 4 (2021); 27-36 ; 2658-4794 ; 1993-8985

Subject Terms: цифровая обработка изображений, non-destructive testing, electronic components, digital image processing, неразрушающий контроль, электронные компоненты

File Description: application/pdf

Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/539/552; Laghari M. S., Memon Q. A. Identification of faulty BGA solder joints in X-ray images // Intern. J. of Future Computer and Communication. 2015. Т. 4, № 2. P. 122-125. doi:10.7763/IJFCC.2015.V4.369; Shao-hu Peng, Hyun Do Nam. Void defect detection in ball grid array X-ray images using a new blob filter // J. of Zhejiang University SCIENCE C. 2012. Vol. 13, № 11. P. 840-849. doi:10.1631/jzus.C1200065; Detection of defects at BGA solder joints by using X-ray imaging / T. Sumimoto, T. Maruyamay, Y. Azuma, S. Goto, M. Mondo, N. Furukawa, S. Okada // IEEE Intern. Conf. on Industrial Technology, 2002. IEEE ICIT'02. IEEE, 2002. Vol. 1. P. 238-241. doi:10.1109/ICIT.2002.1189898; Türer Akdeniz C., Dokur Z., Ölmez T. Detection of BGA solder defects from X-ray images using deep neural network // Turkish J. of Electrical Engineering & Computer Sciences. 2020. Vol. 28, iss. 4. P. 2020-2029. doi:10.3906/elk-1910-135; Staroverov N. E., Gryaznov A. Y., Kholopova E. D. Digital x-ray image processing with using adaptive histogram equalization and adaptive background correction // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 5. P. 56-58.; Мазуров А. И., Потрахов Н. Н. Возможности и ограничения микрофокусной рентгенографии в медицине //Биотехносфера. 2010. № 4. С. 20-24.; Микрофокусная рентгенография в медицине: физико-технические особенности и современные средства рентгенодиагностики / Н. Н. Потрахов, А. Ю. Грязнов, К. К. Жамова, В. Б. Бессонов, А. В. Ободовский, Н. Е. Староверов, Е. Д. Холопова // Биотехносфера. 2015. № 5 (41). С. 55-63.; Грязнов А. Ю., Потрахов Е. Н., Потрахов Н. Н. Портативная установка для рентгеновского экпрессконтроля качества пищевой продукции // Биотехносфера. 2009. № 6. С. 26-28.; Гонсалес Р. С., Вудс Р. Е. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. Л. И. Рубанова, П. А. Чочиа. М.: Техносфера, 2012. 1104 с.; Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 1986. Vol. PAMI-8, № 6. P. 679-698.; Vincent O. R., Folorunso O. A descriptive algorithm for sobel image edge detection // Proc. of informing science & IT education conference (InSITE). Informing Science Institute California, 2009. Т. 40. P. 97-107. doi:10.28945/3351; Xuan L., Hong Z. An improved canny edge detection algorithm // 8th IEEE intern. Conf. on software engineering and service science (ICSESS). IEEE, Shenyang, China, 2017. P. 275-278. doi:10.1109/ICSESS.2017.8342913; Dynamic thresholding based adaptive canny edge detection / F. Hossain, M. Asaduzzaman, Md. A. Rahman, M. A. Yousuf // Intern. J. of Computer Applications. 2016. Vol. 135, iss. 4. P. 37-41. doi:10.5120/ijca2016908337; Peebles P. Z., Shi B. E. Probability Random Variables and Random Signal Principles / ed. by S. W. Director // McGraw-Hill Series in Electrical Engineering. 2015. 349 p.; A fast 2D otsu thresholding algorithm based on improved histogram / N. Zhu, G. Yang, W. Dai, G. Wang // Chinese Conf. on pattern recognition. IEEE, 2009. P. 1-5. doi:10.1109/CCPR.2009.5344078; https://re.eltech.ru/jour/article/view/539

Availability: https://re.eltech.ru/jour/article/view/539
https://doi.org/10.32603/1993-8985-2021-24-4-27-36

Mathematical Approach and Model for the Problem of Detection and Classification of Vehicles on Photographic Images of a Scene of a Street-road Network

Source: Промышленные АСУ и контроллеры.

Subject Terms: функция нескольких переменных, контурный анализ, метод градиентного спуск, contour analysis, search for the global minimum, поиск глобального минимума, function of several variables, digital image processing, цифровая обработка изображений, gradient descent method

Improvement of images by using graduate transformations of their Fourier depictions

Source: Technology audit and production reserves; Vol. 2 No. 2(58) (2021): Information and control systems; 16-19
Technology audit and production reserves; Том 2 № 2(58) (2021): Інформаційно-керуючі системи; 16-19
Technology audit and production reserves; Том 2 № 2(58) (2021): Информационно-управляющие системы; 16-19

Subject Terms: цифрова обробка зображень, градаційні перетворення, discrete Fourier transform, космические снимки, gradation transformations, градационные преобразования, космічні знімки, дискретне перетворення Фур'є, дискретное преобразование Фурье, digital image processing, цифровая обработка изображений, satellite images

File Description: application/pdf

Access URL: http://journals.uran.ua/tarp/article/view/230079

Development and Research of an Algorithm for Determining the Belonging of Localized Objects to Directed Traffic Flows According to Ultra-high Resolution Satellite Imagery Data

Source: Промышленные АСУ и контроллеры.

Subject Terms: street road network, транспортный поток, транспортные средства, уличная дорожная сеть, detection, digital image processing, машинное обучение, детектирование, vehicles, traffic flow, machine learning, цифровая обработка изображений, спутниковые снимки, satellite images

Extracting Vehicle Candidates from a Sequence of Digital Scene Shots

Source: Промышленные АСУ и контроллеры.

Subject Terms: локализация кандидатов, контурный анализ, машинное зрение, 11. Sustainability, contour analysis, candidate extraction, candidate localization, machine vision, digital image processing, intelligent transport system, извлечение кандидатов, интеллектуальная транспортная система, цифровая обработка изображений

АВТОМАТИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ГАЗОВ НА ОСНОВЕ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННОГО МЕТОДА

Subject Terms: интерференционный метод, система автоматического измерения концентрации газов, цифровая обработка изображений

The Insight Phenomenon and the Digital Visualization of the Human Brain Activity

Authors: Shelepin, K.Yu., Sokolov, A.V., Fokin, V.A., Vasiliev, P.P., Pronin S.V.

Source: Bulletin of the South Ural State University series "Psychology". 10:47-55

Subject Terms: функциональная магнито-резонансная томография (фМРТ), 0301 basic medicine, ББК Ю975-2, 612.82 [УДК 159.9], инсайт, Gollin-test, 004.932 [УДК 612.82], pattern recognition, 004.8.032.26 [УДК 612.82], Голлин-тест, гештальт, крупномасштабные нейронные сети, digital image processing, incomplete images, Functional magnetic resonance imaging (fMRI), Gestalt, 03 medical and health sciences, large-scale neural network, 0302 clinical medicine, insight, неполные изображения, пороги распознавания, цифровая обработка изображений

File Description: application/pdf

Access URL: https://vestnik.susu.ru/psychology/article/download/6869/5970
https://vestnik.susu.ru/psychology/article/view/6869
https://cyberleninka.ru/article/n/fenomen-insayta-i-tsifrovaya-vizualizatsiya-aktivnosti-golovnogo-mozga-cheloveka
https://cyberleninka.ru/article/n/fenomen-insayta-i-tsifrovaya-vizualizatsiya-aktivnosti-golovnogo-mozga-cheloveka/pdf
https://vestnik.susu.ru/psychology/article/download/6869/5970
http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/0001.74/33967