Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

A comparative review of the selection methods for discovering differentially expressed genes in microarray experiments for classification

Stąpor K., Bruckner A., Błaszczyk P.

Studia Informatica

|

2006

|

Vol. 27, nr 4

37-52

EN

In this paper the feature selection methods applied to discovering differentially expressed genes in microarray experiments are compared. This compare-son includes both filter and optimal subset selection methods. The simulated and biological datasets are used as the microarray gene expression data, and the ability of selected genes for classification is also considered.

PL

W artykule porównano metody selekcji cech zastosowane do wykrywania genów różnicujących w eksperymentach mikromacierzowych. Porównanie zawiera zarówno metody statystyczne, jak i metody poszukiwania optymalnego podzbioru cech. Jako dane mikromacierzowe wykorzystano symulowane zbiory danych oraz dane biologiczne. Przedstawiono ponadto przydatność wyselekcjonowanych genów do klasyfikacji.

2

Kernel K-Means clustering algorithm for identification of glaucoma in ophthalmology

Stapor K., Bruckner A.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2005

|

Vol. 9

167--172

EN

This paper presents the improved version of the classification system for supporting glaucoma diagnosis in ophthalmology, proposed in [4]. In this paper we propose the new segmentation step based on the kernel K-Means clustering algorithm which enable for better classification performance.

3

Support vector machine classification of fundus eye images for glaucoma diagnostig

Stąpor K., Bruckner A.

Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej

|

2004

|

T. 16, z. 4

245-255

EN

In this paper the new method for automatic segmentation of fundus eye images are proposed: one for the detection of microaneurysms, the second for the detection of blood vessels. Both rely on tools from mathematical, grayscale morphology. The proposed method can be integrated in a tool for diagnosis of diabetic retinopathy which is under development.

PL

W artykule przedstawiono nowe metody automatycznej segmentacji obrazów dna oka pozyskanych z funduskamery: jedna dla detekcji mikroaneurazymów, druga dla naczyń krwionośnych na siatkówce oka. Metoda detekcji mikroaneurazymów składa się z następujących kroków: 1) przetwarzanie wstępne, 2) detekcja markerów dla transformaty wodnej, 3) transformata wodna, 4) klasyfikacja. W celu automatycznej detekcji markerów wewnętrznych dla transformaty wodnej zdefiniowano nowe przekształcenie trafi-nie-trafi w morfologii wieloodcieniowej. Uzyskana średnia sprawność metody wynosi 89,4% i jest wyższa od wyników uzyskanych w metodach poprzednich (84%). Metoda detekcji naczyń krwionośnych składa się z następujących kroków: 1) lokalna poprawa kontrastu, 2) odszumianie, 3) detekcja naczyń, 4)klasyfikacja. W celu odszumienia zastosowano operacje złożone ze specjalnie zaprojektowanych operacji dylatacji i erozji wieloodcieniowej. Sama detekcja naczyń wykorzystuje operację czubek-kapelusza. Opracowane algorytmy detekcji stanowić będą podstawowe moduły systemu komputerowego wspomagającego diagnozowanie jak również monitorowanie tej retinopatii cukrzycowej.