Цифровая обработка электронных планограмм с применением технологий искусственного интеллекта как этап автоматизации плантографических исследований

Михайлишин В. В.; Смирнова Л. М.; Черкашин С. О.

База данных: Каталог библиотеки СФУ (М 690)

Библиографическое описание: Михайлишин, В. В. Цифровая обработка электронных планограмм с применением технологий искусственного интеллекта как этап автоматизации плантографических исследований / Михайлишин В. В., Смирнова Л. М., Черкашин С. О. - Текст : непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2024. - № 3. - С. 19-24 : ил. - Библиогр.: с. 24. - ISSN 2221-2574.

Аннотация: Цель работы - предложить критерии оценки предобработки таких изображений для упрощения их анализа, т. к. важным этапом при работе с медицинскими изображениями является их унификация для облегчения анализа. Также предложена методика обработки снимков плантарной поверхности стоп, реализованная на языке Python, с применением алгоритмов компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Полученные результаты могут быть применены в научных целях, практической медицинской деятельности, при подборе и изготовлении ортопедических изделий для стопы. Компьютерная плантография – инструментальный метод диагностики состояния стоп на основе анализа снимков плантарной поверхности стоп под нагрузкой.

Год издания: 2024

Авторы: Михайлишин В. В. , Смирнова Л. М. , Черкашин С. О.

Источник: Цифровая обработка сигналов

Выпуск: № 3

Номера страниц: 19-24

Количество экземпляров:

Читальный зал военных наук (Академгородок, 13а, 1 этаж): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Категория "юридическая ответственность" в контексте ее применения к системам искусственного…

Зенин Сергей Сергеевич и др.
2024 год

Восстановление изображения объекта на основе серии его изображений, искаженных в случайной среде

Горячкин О. В. и др.
2024 год

Оценивание доплеровского центроида при первичной обработке космических радиоголограмм маршрутного…

Ушенкин В. А.
2024 год

Неэталонная оценка качества изображений колоноскопических исследований

Хрящев В. В. и др.
2024 год

Возможность применения искусственного интеллекта при ведении радиолокационной разведки

Журавлев Андрей Валерьевич
2021 год

Анализ движения групп объектов на основе фазоэнергетического спектра видеопоследовательности

Васильев С. В. и др.
2024 год

Применение искусственного интеллекта в геологии

Полеванов В. П.
2024 год

Синтез полностью сфокусированных изображений при наличии шумов

Носков А. А. и др.
2017 год

Исследование соответствия интегрально-мультипликативного показателя качества цифровых изображений…

Сычев А. С.
2023 год

Алгоритм и программный комплекс высокоскоростной нейросетевой сегментации облачности на…

Москвитин А. Э. и др.
2023 год

Двухэтапный алгоритм параметрической оптимизации весовой пространственно-временной ранговой…

Смирнов А. А. и др.
2023 год

Аналитико-нейросетевой подход к идентификации объектов Земли по данным гиперспектральной съемки

Еремеев В. А.
2024 год

Применение методов искусственного интеллекта в медицинских исследованиях

Касюк С. Т. и др.
2025 год

Перспективы использования цифровых моделей и искусственного интеллекта для автоматизации и…

Кучковская Н. В.
2025 год

Нейросетевая идентификация объектов Земли на основе данных от систем гиперспектральной съёмки и…

Еремеев В. А. и др.
2024 год

Алгоритмы обработки изображений для решения задач анализа дорожной обстановки

Ершов М. Д. и др.
2017 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации