Academic Journal

К вопросу отбора объектов на цифровых медицинских изображениях

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: К вопросу отбора объектов на цифровых медицинских изображениях
Στοιχεία εκδότη: ООО Цифра, 2023.
Έτος έκδοσης: 2023
Θεματικοί όροι: quantitative content analysis, radiomics, Kullback method, medical informatics, метод Шеннона, метод Кульбака, медицинская информатика, medical image analysis, радиомика, анализ медицинских изображений, Shannon coding, количественный контент-анализ
Περιγραφή: This work focuses on the selection of objects in digital medical images. The basic methods used for image processing are defined. It is established that a unified concept and unified methods for the selection of objects on medical images are currently absent. Applicable methods are limited by the scope of their use and requirements for the volume of calculations. The application of traditional processing methods to standard images instead of mathematical ones causes additional difficulties. The most common methods for processing digital medical images are Shannon and Kullback methods, as well as neural networks. All of them have limitations both in their application and in the interpretation of the results obtained.
Работа посвящена вопросу отбора объектов на цифровых медицинских изображениях. Определены основные методы, применяемые для обработки изображений. Установлено, что единая концепция и единые методы отбора объектов на медицинских изображениях в настоящее время отсутствуют. Применяемые методы ограничены областью применения и требованиями к объёмам вычислений. Дополнительные сложности несёт применение к стандартным изображениям традиционных методов обработки вместо математических. Наиболее распространёнными методами обработки цифровых медицинских изображений являются методы Шеннона и Кульбака, а также применение нейросетей. Все они имеют ограничения как по применению, так и по интерпретации полученных результатов.
Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 4 (130) 2023
Τύπος εγγράφου: Article
Γλώσσα: Russian
DOI: 10.23670/irj.2023.130.44
Rights: CC BY
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.doi...........c2cc7b2a433bdabd7de36b4245c59c9f
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........c2cc7b2a433bdabd7de36b4245c59c9f
RelevancyScore: 890
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 889.720092773438
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: К вопросу отбора объектов на цифровых медицинских изображениях
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: ООО Цифра, 2023.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2023
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22quantitative+content+analysis%22">quantitative content analysis</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22radiomics%22">radiomics</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Kullback+method%22">Kullback method</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22medical+informatics%22">medical informatics</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22метод+Шеннона%22">метод Шеннона</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22метод+Кульбака%22">метод Кульбака</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22медицинская+информатика%22">медицинская информатика</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22medical+image+analysis%22">medical image analysis</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22радиомика%22">радиомика</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22анализ+медицинских+изображений%22">анализ медицинских изображений</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Shannon+coding%22">Shannon coding</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22количественный+контент-анализ%22">количественный контент-анализ</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: This work focuses on the selection of objects in digital medical images. The basic methods used for image processing are defined. It is established that a unified concept and unified methods for the selection of objects on medical images are currently absent. Applicable methods are limited by the scope of their use and requirements for the volume of calculations. The application of traditional processing methods to standard images instead of mathematical ones causes additional difficulties. The most common methods for processing digital medical images are Shannon and Kullback methods, as well as neural networks. All of them have limitations both in their application and in the interpretation of the results obtained.<br />Работа посвящена вопросу отбора объектов на цифровых медицинских изображениях. Определены основные методы, применяемые для обработки изображений. Установлено, что единая концепция и единые методы отбора объектов на медицинских изображениях в настоящее время отсутствуют. Применяемые методы ограничены областью применения и требованиями к объёмам вычислений. Дополнительные сложности несёт применение к стандартным изображениям традиционных методов обработки вместо математических. Наиболее распространёнными методами обработки цифровых медицинских изображений являются методы Шеннона и Кульбака, а также применение нейросетей. Все они имеют ограничения как по применению, так и по интерпретации полученных результатов.<br />Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 4 (130) 2023
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.23670/irj.2023.130.44
– Name: Copyright
  Label: Rights
  Group: Cpyrght
  Data: CC BY
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........c2cc7b2a433bdabd7de36b4245c59c9f
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........c2cc7b2a433bdabd7de36b4245c59c9f
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.23670/irj.2023.130.44
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: quantitative content analysis
        Type: general
      – SubjectFull: radiomics
        Type: general
      – SubjectFull: Kullback method
        Type: general
      – SubjectFull: medical informatics
        Type: general
      – SubjectFull: метод Шеннона
        Type: general
      – SubjectFull: метод Кульбака
        Type: general
      – SubjectFull: медицинская информатика
        Type: general
      – SubjectFull: medical image analysis
        Type: general
      – SubjectFull: радиомика
        Type: general
      – SubjectFull: анализ медицинских изображений
        Type: general
      – SubjectFull: Shannon coding
        Type: general
      – SubjectFull: количественный контент-анализ
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: К вопросу отбора объектов на цифровых медицинских изображениях
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 17
              M: 04
              Type: published
              Y: 2023
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1