Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
70
Lista 2024
Status:
Warianty tytułu:
Poprawa obrazowania za pomocą dekompresji wspomaganej głębokim uczeniem w tomografii ultradźwiękowej
Autorzy: Kania Konrad, Mazurek Mariusz, Kłosowski Grzegorz, Stokłosa Józef
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2024
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 4
Wolumen/Tom: 100
Strony: 257 - 260
Impact Factor: 0,4
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus | BazTech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Otwarte czasopismo
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 1 kwietnia 2024
Abstrakty: angielski | polski
The research aimed to develop a method that could automatically decompress and filter images of transmission ultrasound tomography. The novelty of the presented method is an algorithm that automates improving the quality of tomograms through deep learning. Another innovation is using the original method of automatic filtering of tomographic images.
Celem badań było opracowanie metody umożliwiającej automatyczną dekompresję i filtrację obrazów w transmisyjnej tomografii ultradźwiękowej. Nowością prezentowanej metody jest algorytm automatyzujący proces poprawy jakości tomogramów poprzez zastosowanie głębokiego uczenia. Kolejną innowacją jest wykorzystanie autorskiej metody automatycznego filtrowania obrazów tomograficznych.