Јелена Васиљевић

Институт Михајло Пупин
Београд, 11000
Србија

Препознавање и класификација саобраћајних знакова засновано на конволуционим неуралним мрежама

Абстракт:

Неуралне мреже омогућују решавање великог броја проблема којима класично рачунарство није дорасло. Неуралне мреже и учење обезбеђују најбоља решења у препознавању слике, препознавању говора, обради природних језика. У овом раду, неуралне мреже, конкретно конволуционе неуралне мреже, су предложено решење за препознавање и класификацију саобраћајних знакова. Овакво решење може да се користи код аутономних возила, а слична решења се лако могу применити у било којој примени која захтева препознавање слике.

Кључне речи: Неуралне мреже, конволуционе неуралне мреже, класификација, саобраћајни знакови.
Објављен на сајту: понедељак, 16 јул 2018
Тип рада: Научни радови

Алгоритми класификације за детекцију примарног тумора на основу микроскопских слика метастаза у костима

Абстракт:

У овом раду представљене су технике анализе микроскопских слика у циљу налажења примарног тумора на основу метастаза у костима. Рађена је алгоритамска класификација у три групе, бубрег, плуца и дојка. Са циљем да се убрза лечење пацијента и олакша посао лекарима и тиме смањи простор за људску грешку. Анализиране су дигиталне микроскопске слике метастаза у костима, за које је познато да је примарни тумор у једном од три органа, бубрегу, плућима или дојци. Тестирали смо више решења за класификацију. Тестирана су два метода анализе слике. Мултифрактална анализа и конволуционе неуралне мреже. Оба метода су тестирана са и без предпроцесирања слика. Резултати мултифракталне анализе су затим класификовани помоћу различитих алгоритама. Слике су обрађене помоћу ЦЛАХЕ и к-меанс алгоритама. На крају су приказани резултати добијени употребом различитих техника.

Кључне речи: Класификација канцера, микроскопске слике, препроцесирање слика, мултифрактална анализа, алгоритми класификације
Објављен на сајту: четвртак, 22 фебруар 2018
Тип рада: Научни радови

Софтвер за примену мултифракталне анализе при класификацији метастатских тумора костију

Абстракт:

Абстракт:  Мултифрактална анализа се показала као прецизно средство за класификацију карцинома, с тим што сам процес још увек није довољно аутоматизован за примену у медицинској дијагностици. По извршеној мултифракталној анализи, потребно је обрадити резултате и правилно их класификовати. У овом раду је приказана аутоматизација процеса дијагностике. Циљ је успешно применити мултифракталну анализу као помоћно дијагностичко средство.

Кључне речи: дијагностичко средство, метастатски тумор, мултифрактална анализа
Објављен на сајту: субота, 21 фебруар 2015
Тип рада: Научни радови

Неурална мрежа за класификацију метастатских тумора костију по примарном карциному

Абстракт:

Мултифрактална анализа се показала као прецизно средство за класификацију карцинома, с тим што сам процес још увек није довољно аутоматизован за примену у медицинској дијагностици. По извршеној мултифракталној анализи, потребно је обрадити резултате и правилно их класификовати, где улогу добијају неуралне мреже. Неуралне мреже су се показале као успешан метод класификације података, када подаци нису линеарно раздвојиви. У овом раду је приказана њихова примена ради утврђивања примарног карцинома у случајевима интраосеалних метастатских карцинома, као и аутоматизација процеса класификације. Циљ је успешно применити мултифракталну анализу као помоћно дијагностичко средство.

Кључне речи: класификација, метастазе, мултифрактална анализа, неуралне мреже
Објављен на сајту: субота, 12 јул 2014
Тип рада: Научни радови
Субсцрибе то тхис РСС феед
Рачунарски факултет Рачунарски факултет 011-33-48-079