Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
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:  rozumienie obrazów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Spatch Based Active Partitions with Linguistically Formulated Energy
100%
EN
The present paper shows the method of cognitive hierarchical active partitions that can be applied to creation of automatic image understanding systems. The approach, which stems from active contours techniques, allows one to use not only the knowledge contained in an image, but also any additional expert knowledge. Special emphasis is put on the effcient way of knowledge retrieval, which could minimise the necessity to render information expressed in a natural language into a description convenient for recognition algorithms and machine learning.
2
84%
PL
W artykule przedstawiono koncepcję komputerowego rozumienia obrazów medycznych, wykorzystującą tzw. seony do tworzenia modelu treści obrazowej istotnej diagnostycznie. Zakłada ona modelowanie efektu ‘umysłowego poznania’ na bazie percepcji informacji obrazowej w kontekście określonej wiedzy dziedzinowej (diagnostyka określonego schorzenia) oraz sytuacyjnej (wyniki badań ogólnych, specjalistycznych, innych diagnostycznych, czynniki ryzyka itp.). Celem jest integracja numerycznej reprezentacji obrazowej informacji diagnostycznej ze sformalizowanym modelem wiedzy danej dziedziny (np. w formie ontologii) oraz modelem subiektywnego procesu poznania obrazowanej rzeczywistości przez ekspertów. Wszystkie te elementy nawiązują do określonego zadania klinicznego. Taki zintegrowany model jest optymalizowany z kryterium maksymalnej ekstrakcji formalnych komponentów treści (czyli wspomniane seony), które mają decydującą rolę w rozumieniu i interpretacji obrazów. Obliczeniowe komponenty nabierają znaczenia diagnostycznego wskutek weryfikacji ich przydatności w subiektywnych testach klinicznych. Poszukiwane są jednak obliczeniowe wzorce oraz odpowiednie normy i metryki, które pozwolą wykrywać istotne komponenty w przypadku zupełnego braku ich percepcji w klasycznych formach odbioru treści obrazowej. Dostosowano prezentowaną metodę numerycznego rozumienia rejestrowanych danych obrazowych do ogólnie przyjętej metodyki komputerowego wspomagania diagnostyki (CAD) medycznej. Wybrano przy tym istotne zastosowania kliniczne, m.in. wspomaganie diagnostyki wczesnych udarów mózgu na bazie zobrazowań tomografii komputerowej (CT) oraz detekcję symptomów raka sutka w mammogramach.
EN
The concept of computer understanding of medical images was presented. So-called seons were proposed to create model of diagnostically significant image content. The effect of mental cognition was considered with ability of visual perception to recognize information in the context of specific domain knowledge (e.g. conditions of a specific disease) and clinical data (i.e. results of general or specialistic examinations, other diagnosis, risk factors, etc.). Therefore, the research purpose was integration of the numerical representation of imaged diagnostic information with the formal model of domain knowledge (i.e. ontology) and the model of image subjective cognition by experts. All these issues relate to specific clinical tasks. This integrated model is optimized with the criterion of maximum extraction of formal components of content (represented by set of seons), which have a crucial role in the understanding and interpretation of the images. Computational components become diagnostically important due to the verification of their usefulness in the subjective clinical tests. However, computational patterns and relevant norms/metrics that allow to detect the essential components for a complete lack of visual perception according to classical procedures are sought. Moreover, discussed method of understanding the recorded image data was adjusted to methodology of computer-aided diagnosis (CAD) in medicine. Two important clinical applications, including acute stroke diagnosis with the computed tomography imaging (CT), and recognition of breast cancer in mammograms were indicated to illustrate possible applications.
PL
Techniki inteligencji obliczeniowej są rozwijane od blisko pół wieku, dlatego mimo wciąż awangardowego charakteru tego działu informatyki, niektóre z nich osiągnęły już swoisty stan nasycenia zarówno w obszarze rozwoju teorii, jak i w zakresie ważniejszych zastosowań. Z tego powodu bardzo ważne jest poszukiwanie nowych narzędzi, które mogą tę problematykę skierować na nową drogę, pozwalając na jej dalszy rozwój. Jednym z takich nowych obszarów, w których inteligencja obliczeniowa może się rozwijać, jest automatyczne rozumienie obrazów. W artykule przedstawiono uzasadnienie celowości dążenia do automatycznego rozumienia obrazów z punktu widzenia logiki rozwoju systemów informacyjnych, a także przytoczono wybrane informacje o tym, co autorom udało się osiągnąć w zakresie praktycznej realizacji tego dążenia. Głównym celem tej pracy jest podsumowanie wcześniejszych prac, generalizacja ich wyników oraz nakreślenie kierunków dalszego rozwoju badań nad automatycznym rozumieniem.
EN
Computational Intelligence (CI) technology develops over half of century yet. Therefore remaining the frontier of the computer science it become now a kind of maturity together with a kind of saturation. Last years we can observe decreasing progress in theoretical achievements of computational intelligence as well as decreasing level of originality of new practical applications of CI. Taking into account past achievements of artificial intelligence (former name of CI) and taking into account still huge needs for intelligent solutions in all information systems, we must find and develop new paradigms and new tools for computational intelligence. One of such tools should be automatic understanding of the images. In the paper we try explain, why automatic understanding is necessary and we try describe contemporary achievements in automatic understanding of the images area. The main idea of this paper is generalization of our previous results and planning of the future works in the automatic understanding area.
|
|
tom Vol. 7
115-125
PL
W niniejszej pracy zaproponowano sposób stworzenia nowego syntaktyczno - semantycznego opisu znaczeniowego przestrzennych struktur naczyń wieńcowych serca. Dzięki takiemu opisowi możliwe jest dokonywanie merytorycznie ukierunkowanej interpretacji znaczeniowej morfologii poszczególnych odcinków tętnic wieńcowych, co pozwala na szybką oraz automatyczną identyfikację istotnych miejsc przewężeń ich światła. W tym celu wykorzystane zostały grafowe języki obrazowe, oparte na gramatykach ekspansywnych typu edNLC. Gramatyki takie umożliwiają stworzenie uniwersalnego i informatywnego opisu znaczeniowego przestrzennych struktur naczyń wieńcowych. Wykorzystanie takich opisów semantycznych w zintegrowanych modułach inteligentnych systemów diagnostyki medycznej umożliwia wspomaganie zadań wczesnego wykrywania patologicznych przewężeń tętnic utrudniających przepływ utlenowanej krwi do danego obszaru mięśnia sercowego.
EN
In this paper has been proposed developing the new syntactic - semantic meaning description of spatial coronary arteries structure. Thanks such description will be possible to make essentially steered semantic interpretation of section coronary arteries morphology, what will allow us fast identification and automatisation of lumen structure detection. In this aim has been used graph image languages based on the expansive graph grammars of edNLC type, enabling creation the universal and informative meaning description of spatial coronary arteries structure. Application of such semantic description in the integrated modules of intelligent systems medical diagonosis, supporting the early detection stricture which defect the flow of oxidizing blood to given area of cardiac muscle.
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.