-
1Academic Journal
Authors: Yu. I. Golub, V. Starovoitov, Ю. И. Голуб, В. В. Старовойтов
Contributors: Исследование выполнено в рамках проекта № Ф23ИНДГ-004.
Source: «System analysis and applied information science»; № 3 (2025); 47-58 ; Системный анализ и прикладная информатика; № 3 (2025); 47-58 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2025-3
Subject Terms: цифровая офтальмология, no-reference image quality assessment, screening, retinal image processing, image scaling, Weibull distribution, digital ophthalmology, безэталонная оценка качества изображения, скрининг, обработка изображения сетчатки, масштабирование изображения, распределение Вейбулла
File Description: application/pdf
Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/763/550; Curran, K. Inclusion of diabetic retinopathy screening strategies in national-level diabetes care planning in low- and middle-income countries: a scoping review / K. Curran, P. Piyasena, N. Congdon [et al.] // Health Research Policy and Systems. 2023. Vol. 21, № 2. DOI:10.1186/s12961-022-00940-0; Nørgaard, M. F. Automated screening for diabetic retinopathy - A systematic review / M. F. Nørgaard, J. Grauslund // Ophthalmic research. 2018. Vol. 60, № 1. P. 9–17. DOI:10.1159/000486284; Павлов, В. Г. Современные тенденции скрининга диабетической ретинопатии / В. Г. Павлов, А. Л. Сидамонидзе, Д. В. Петрачков // Вестник офтальмологии. 2020. Т. 136, № 4. С. 300–309. DOI:10.17116/oftalma2020136042300; Avidor, D. Cost-effectiveness of diabetic retinopathy screening programs using telemedicine: a systematic review / D. Avidor, A. Loewenstein, M. Waisbourd, A. Nutman // Cost Effectiveness and Resource Allocation. 2020. Vol. 18. P. 1–9. DOI:10.1186/s12962-020-00211-1; Tung, T. H. Economic evaluation of screening for diabetic retinopathy among Chinese type 2 diabetics: a community-based study in Kinmen / T. H. Tung [и др.] // Taiwan. J Epidemiol. 2008. Vol. 18, № 5. P. 225–33. DOI:10.2188/jea.je2007439; Biswas, S. Which color channel is better for diagnosing retinal diseases automatically in color fundus photographs? / S. Biswas, Md. I. A. Khan, Md. T. Hossain, A. Biswas [et al.] // Life (Basel). 2022. Vol. 12, № 7. P. 973. DOI:10.3390/life12070973; Guo, T. Refined image quality assessment for color fundus photography based on deep learning / T. Guo, K. Liu, H. Zou [et al.] // Digital Health. 2024. Vol. 10. P. 1–13. DOI:10.1177/20552076231207582; 1000 Fundus images with 39 categories. URL: https://www.kaggle.com/datasets/linchundan/fundusimage1000/data (дата обращения: 19.05.2025).; Li T. Diagnostic assessment of deep learning algorithms for diabetic retinopathy screening / Tao Li, Yingqi Gao, Kai Wang [et al.] // Information Sciences. 2019. Vol. 501. P. 511–522. DOI:10.1016/j.ins.2019.06.011; Lundström C. Technical report: Measuring digital image quality. 2006. 15 p.; Keelan B. Handbook of image quality: characterization and prediction / by Brian Keelan. CRC Press, 2002. 544 p. DOI:10.1201/9780203910825.; Голуб Ю. И., Старовойтов В. В. Оценка качества цифровых изображений. Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2023. 252 с.; Amin, J. A. Review on recent developments for detection of diabetic retinopathy / J. Amin, M. Sharif, M. Yasmin // Scientifica (Cairo). 2016. Vol. 2016 (6838976). DOI:10.1155/2016/6838976; Raja, D. S. S. Performance analysis of retinal image blood vessel segmentation / D. S. S. Raja, S. Vasuki, D. R. Kumar // Advanced Computing: An international journal. 2014. Vol. 5, № 2/3. P. 17–23. DOI:10.5121/acij.2014.5302; Long, S. Microaneurysms detection in color fundus images using machine learning based on directional local contrast / S. Long, J. Chen, A. Hu [et al.] // Biomedical engineering online. 2020. Vol. 19(21). DOI:10.1186/s12938-020-00766-3; Старовойтов, В. В. Оценка качества цифровых изображений сетчатки / В. В. Старовойтов, Ю. И. Голуб, М. М. Лукашевич // Системный анализ и прикладная информатика. 2021. № 4. С. 25–38.; Starovoitov, V. A universal retinal image template for automated screening of diabetic retinopathy / V. V. Starovoitov, Yu. I. Golub, M. V. Lukashevich // Pattern Recognition and Image Analysis. 2022. Vol 32. P. 322–331. 10.1134/S1054661822020195; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/763
-
2Academic Journal
Authors: Ромм, Яков, Дзюба, Андрей
Subject Terms: ИДЕНТИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ РУКОПИСНЫХ СИМВОЛОВ, ВЛОЖЕННЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ В ПОЛЯРНЫХ КООРДИНАТАХ, ЦЕЛОЧИСЛЕННЫЕ ИДЕНТИФИКАТОРЫ, ПЕРЕСТАНОВКИ ИНДЕКСОВ, УНИКАЛЬНО-ОБОСОБЛЕННЫЕ ТОЧКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ, МАСШТАБИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, ВЫЧИСЛЕНИЕ ТОЛЩИНЫ ЛИНИИ КОНТУРА, INTEGER'S IDENTIFIERS
File Description: text/html
-
3Academic Journal
Authors: Смелков, Вячеслав
Subject Terms: ТЕЛЕВИЗИОННАЯ СИСТЕМА, ТЕЛЕКАМЕРА, МАСШТАБИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
File Description: text/html
-
4Academic Journal
Source: Известия Южного федерального университета. Технические науки.
File Description: text/html
-
5Academic Journal
Source: Спецтехника и связь.
File Description: text/html
