Please use this identifier to cite or link to this item: http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/6983
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛяшенко, А.В.-
dc.contributor.authorГодлевський, Л.С.-
dc.contributor.authorБаязітов, Д.Н.-
dc.contributor.authorБузиновський, А.Б.-
dc.contributor.authorLiashenko, A.V.-
dc.contributor.authorHodlevskyi, L.S.-
dc.contributor.authorBaiazitov, D.M.-
dc.contributor.authorBuzynovskyi, A.B.-
dc.date.accessioned2017-07-14T10:01:19Z-
dc.date.available2017-07-14T10:01:19Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/6983-
dc.description.abstractКласифікація зображень відповідно до певних нозологічних форм, які виявляють при лапароскопічному дослідженні органів черевної порожнини, передбачає застосування характеристик - дескрипторів кольору структур черевної порожнини підозрілих щодо патологічних змін. Однак до останнього часу поодинокі дослідження з питань створення комп’ютерних автоматизованих діагностичних (КАД) систем в лапароскопічній хірургії не визначало можливості діагностичних процедур за ознаками кольору. Тому метою роботи було дослідження ефективності використання алгоритму розпізнавання об’єктів – ділянок відеолапароскопічних зображень органів черевної порожнини навчанням каскадного класифікатора за дескрипторами кольору. Загальна схема КАД базувалась на реалізації алгоритму, який передбачав захоплення відео- зображення, гама-корекцію, конвертацію зображення із шкали RGB в шкалу HSV, екстракцію характерних ознак з наступною селекцією та на завершальному етапі – класифікацію зображень, яка здійснювалась з використанням бази даних відповідних зображень та технологій навчання класифікатора за каскадними ознаками. Отримані результати засвідчили, що застосування КАД дозволяє отримати істиннопозитивні результати розпізнавання найбільшим числом при розпізнаванні кістозного та метастатичного ураження печінки (відповідно 84,0 % та 68,0 %).uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherЖДТУuk_UA
dc.relation.ispartofseriesВісник ЖДТУ. Серія : Технічні науки;1(79)-
dc.subjectлапароскопічна хірургія;uk_UA
dc.subjectкомп’ютерний зірuk_UA
dc.subjectаналіз зображеньuk_UA
dc.subjectпідтримка рішеньuk_UA
dc.subjectcomputer visionuk_UA
dc.subjectanalysis of imagesuk_UA
dc.subjectsupport of decisionsuk_UA
dc.subjectlaparoscopic surgeryuk_UA
dc.titleЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМА НА ОСНОВІ ДЕСКРИПТОРА КОЛЬОРУ В РОЗПІЗНАВАННІ ЛАПАРОСКОПІЧНИХ ВІДЕОЗОБРАЖЕНЬuk_UA
dc.title.alternativeTheusageofalgorythm based on color descriptor in the laparoscopic images classificationuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.description.abstractenThe classification of laparoscopic images in correspondence to certain pathological state of the abdominal organs assumes the exploration of characteristic of color descriptor of abdominal structures which are suspected for the pathology presence. Sparse publications which were devoted to computer automatic diagnostics (CAD) in the laparoscopic surgery till the recent time have not been dealt with the color descriptors as an informative one for diagnostics. That is why the aim of the work is to investigate the effectiveness of the usage of algorithm of the objects classification, when cascade classifier is learned with color descriptors. The general scheme of CAD was based on the realization of algorithm which supposed to capture video frame with the next gamma-correction and conversion of the color scale from RGB to HSV, extraction and selection of descriptors with the final classification of images. The uttermost was performed with the usage of database of proper images and technologies of learning in accordance to cascade classifier learning principles. The gained data revealed that created CAD was able to gain most pronounced true positive diagnoses in cases of liver cysts and liver metastasis which were registered in 84,0% and 68,0% of all cases correspondently.uk_UA
Appears in Collections:Вісник ЖДТУ. Серія: Технічні науки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
128.pdf733.99 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.