Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  obraz termiczny
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Breast cancer diagnosis: A systematic review
EN
The second-leading cause of death for women is breast cancer. Consequently, a precise early diagnosis is essential. With the rapid development of artificial intelligence, computer-aided diagnosis can efficiently assist radiologists in diagnosing breast problems. Mammography images, breast thermal images, and breast ultrasound images are the three ways to diagnose breast cancer. The paper will discuss some recent developments in machine learning and deep learning in three different breast cancer diagnosis methods. The three components of conventional machine learning methods are image preprocessing, segmentation, feature extraction, and image classification. Deep learning includes convolutional neural networks, transfer learning, and other methods. Additionally, the benefits and drawbacks of different methods are thoroughly contrasted. Finally, we also provide a summary of the challenges and potential futures for breast cancer diagnosis.
PL
Technika zobrazowania w podczerwieni uległa ewolucji w ciągu ostatnich kilkunastu lat. Kamery termowizyjne zmniejszyły się do kompaktowych rozmiarów i można je pomylić z kamerą wideo lub aparatem cyfrowym, jak również mogą być wbudowane w smartfon lub multimetr. Są proste w obsłudze, a jednocześnie wbudowane oprogramowanie daje możliwości nakładania obrazów termicznych na obraz w świetle widzialnym i komunikować się z innymi urządzeniami pomiarowymi dostarczając dodatkowych informacji o badanym obiekcie.
PL
W artykule omówiono warunki wykonywania pomiarów za pomocą kamery termowizyjnej. Zwrócona została uwaga na stosowane przetworniki pomiarowe i dobór układów optycznych w zależności od odległości od badanego obiektu. Na przykładach pokazane zostały wybrane wady (defekty) instalacji elektrycznej, które mogą być wykryte przy zastosowaniu kamery termowizyjnej.
EN
The article discusses the conditions for measurement using a thermal imaging camera. Attention will be paid to the used and their parameters. It will discuss about the measuring transducers and the selection of optical systems depending on the distance from the test object.
EN
A way for the use of thermal-scene modelling to testing of decision algorithms for systems of automatic recognition in infrared is proposed. Taking two algorithms as an example, probabilities of detection and false alarm as a function of the signal threshold level and target observation angle are determined. The results of computations presented have been obtained by means of the authors' software.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.