Цыбулька Екатерина Сергеевна
Факультет: компьютерных наук и технологий (КНТ)
Кафедра: автоматизированных систем управления (АСУ)
Специальность: "Специализированные компьютерные системы" (Специализация: "Компьютерные системы медицинской и технической диагностики") (КСД)
Тема квалификационной работы магистра: "Разработка специализированной компьютерной системы диагностики желудочно-кишечного тракта человека по изображениям ФГДС-исследования"
Научный руководитель: к.т.н., доцент кафедры АСУ Меркулова Екатерина Владимировна
Автобиография | Автореферат | Библиотека | Перечень ссылок | Отчет о поиске | Индивидуальный раздел
Библиотека
Собственные статьи
1. Исследование и выбор методов обработки изоражений ФГДС-исследования для СКС диагностики ЖКТ
Авторы: Цыбулька Е.С., Меркулова Е.В.
Описание: Текст статьи, представленной на I всеукраинской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 19-21 мая 2010 года, г.Донецк
Источник: ИУС и КМ - 2010, Сборник материалов I всеукраинской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, том 2. - Донецк, ДонНТУ. - 2010, с. 56-60.
Перведенные статьи
2. Упрощенный алгоритм водораздела (рус)
Оригинал: Simplified Watershed Transformation
Авторы: Manisha Bhagwat, R. K. Krishna & Vivek Pise
Описание: Статья посвящена модификации относительно нового алгоритма сегментации водоразделом. Здесь представлены результаты исследований авторов статьи в этой области обработки изображений.
Автор перевода: Цыбулька Е.С.
Источник: International Journal of Computer Science & Communication, Vol. 1, No. 1, January-June 2010, pp. 175-177
Авторы: Man Kin Derek Ho
Описание: В статье описан метод сегментации водоразделом для ранней диагностики рака с помощью изображений конфокального микроскопа. Приведены примеры работы алгоритма на изображениях ротовой полости свиньи.
Автор перевода: Цыбулька Е.С.
Источник: 2007 REU Research Accomplishments, pp. 16-17
Другие материалы по теме
4. Алгоритм маркерного водораздела для сегментации зерен металлов
Авторы: Маврин Г.Н., Сафонов И.В.
Описание: В статье рассматривается автоматизированные алгоритм сегментации зерен на цифровых изображениях шлифов металлов. Для сегментации используется метод маркерного водораздела. Автоматический поиск маркеров осуществляется на бинарных изображениях зерен алгоритмом предельной эрозии.
Источник: III Международная конференция DSPA-2000, том 2, статья №18.
Авторы: K. Parvathi, B. S. Prakasa Rao, M. Mariya Das, T. V. Rao
Описание: В статье описывается применение пирамидальной модификации алгоритма водораздела для сегментации изображений с использованием дискретного вейвлет-преобразования.
Источник: Hindawi Publishing Corporation, Discrete Dynamics in Nature and Society, Volume 2009, Article ID 601638, 11 pages, doi:10.1155/2009/601638
6. An improved image segmentation approach based on level set and mathematical morphology
Авторы: Hua LI, Abderrahim ELMOATAZ, Jaral FADILI, Su RUAN
Описание: В статье рассматривается сегментация изображений, основанная на методе установления уровней и различных операциях математической морфологии.
Источник: GREYC-ISMRA, CNRS 6072, 6 Bd Maréchal Juin, 14050 Caen, France
7. Topological Grayscale Watershed Transformation
Авторы: Michel Couprie, Gilles Bertrand
Описание: В статье описан метод маркерного водораздела и его модификации, применительно к задаче сегментации изображений. Детально рассмотрен математический аппарат данного алгоритма.
Источник: SPIE Vision Geometry VI Proceedings, Vol. 3168, pp. 136-146, 1997.
8. Идентификация и локализация клеток на микроскопических изображениях с использованием SIFT-алгоритма
Автор: А.Н.Никитин
Описание: В данной статье описывается метод одновременного распознавания и локализации клеток на микроскопических изображениях, использующий генеративную модель и SIFT алгоритм поиска и описания особенных точек.
Источник: ГНУ «Институт радиобиологии НАН Беларуси», Республика Беларусь, Гомель
9. Пирамидальный алгоритм сегментации изображений
Автор: П.А. Чочиа
Описание: Исследуется задача сегментации изображения (разбиения на однородные области) на основе использования цветовых и текстурных различий областей. Для ее решения предлагается двухуровневый иерархический пирамидальный алгоритм сегментации.
Источник: Информационные процессы, Том 10, № 1, 2010, стр. 23–35
10. Image processing with neural networks
Авторы: M. Egmont-Petersena, D. de Ridderb, H. Handelsc
Описание: Обзор использования нейронных сетей применительно к обработке изображений.
Источник: Pattern Recognition Society. Published by Elsevier Science Ltd