Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper presents an algorithm to classify pixels in uterine cervix images into two classes, namely normal and abnormal tissues, and simultaneously select relevant features, using group sparsity. Because of the large variations in image appearance due to changes of illumination, specular reflections and other visual noise, the two classes have a strong overlap in feature space, whether features...
In this study we present an integrated system for supporting the diagnosis of endometrial cancer. The system consists of an electronic patient record that incoporates a hysteroscopy imaging CAD system for the early detection of endometrial cancer. The electronic patient record is based on information collected from: appointments, patient info, hysteroscopy reporting and pharmacy. The CAD system is...
Breast tissue microarrays facilitate the survey of very large numbers of tumours but their scoring by pathologists is time consuming, typically highly quantised and not without error. Automated segmentation of cells and intra-cellular compartments in such data can be problematic for reasons that include cell overlapping, complex tissue structure, debris, and variable appearance. This paper proposes...
The objective of this study was to develop a CAD system for the classification of hysteroscopy images of the endometrium based on color texture analysis for the early detection of gynaecological cancer. A total of 416 Regions of Interest (ROIs) of the endometrium were extracted (208 normal and 208 abnormal) from 40 subjects. RGB images were gamma corrected and were converted to the HSV and YCrCb color...
The objective of this study was to develop a standardized protocol for the capturing and analysis of endoscopy digital images for subsequent use in a computer aided diagnosis (CAD) system in gynaecological cancer. Images were captured at optimum illumination and focus at 720times576 pixels using 24 bits color in the following cases: (i) for a variety of testing targets from a color palette with known...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.