Використання методів кластеризації в системах нечіткого виводу для діагностики хвороби Альцгеймера на основі ПЕТ-зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКрашений, Ігор Едуардович
dc.contributor.authorПопов, Антон Олександрович
dc.contributor.authorРамірез, Хавьер
dc.contributor.authorГорріз, Хуан Мануель
dc.contributor.authorKrashenyi, Ihor Eduardovych
dc.contributor.authorPopov, Anton Oleksandrovych
dc.contributor.authorRamirez, Haver
dc.contributor.authorGorriz, Huan Manuel
dc.contributor.authorКрашеный, Игорь Эдуардович
dc.contributor.authorПопов, Антон Александрович
dc.contributor.authorРамирез, Хавьер
dc.contributor.authorГорриз, Хуан Мануэль
dc.date.accessioned2017-07-26T07:49:11Z
dc.date.available2017-07-26T07:49:11Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractenThis work was dedicated to clustering methods application in fuzzy inference system for Alzheimer’s disease diagnosis using PET-images. Three methods (Subtractive Clustering, C-means and Fuzzy Grid Partition) of clustering were discussed and their performance in Alzheimer’s disease diagnosis were measured. Recommendation of the future use of Subtractive Clustering algorithm in the computer-aided diagnosis system for Alzheimer’s disease are given. The performance of this algorithm is AUC=0,8791.en
dc.description.abstractruДанная работа посвящена применению методов кластеризации в системах нечеткого вывода для классификации ПЭТ-изображений с целью диагностики болезни Альцгеймера. Оценены характеристики каждого из трех представленных методов кластеризации: Subtractive Clustering, C-means и Fuzzy Grid Partition. Представлены рекомендации касательно использования метода Subtractive Clustering в системах нечеткого вывода для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера, как метода, который показал наилучшие результаты с AUC=0,8791.ru
dc.description.abstractukРобота присвячена використанню методів кластеризації в системах нечіткого виводу для класифікації ПЕТ-зображень з метою діагностики хвороби Альцгеймера. Оцінені характеристики кожного з трьох представлених кластеризаційних методів: Subtractive Clustering, C-means та Fuzzy Grid Partition. На-дані рекомендації щодо використання методу Subtractive Clustering у системах нечіткого виводу для автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера, як методу, що показав найкращі результати з AUC=0,8791.uk
dc.format.pagerangeС. 56-62uk
dc.identifier.citationВикористання методів кластеризації в системах нечіткого виводу для діагностики хвороби Альцгеймера на основі ПЕТ-зображень / І. Е. Крашений, А. О. Попов, Х. Рамірез, Х. М. Горріз // Електроніка та зв'язок : науково-технічний журнал. – 2016. – Т. 21, № 2(91). – С. 56–62. – Бібліогр.: 20 назв.uk
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.20535/2312-1807.2016.21.2.51681
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/20123
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceЕлектроніка та зв'язок : науково-технічний журнал, Т. 21, № 2(91)uk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectхвороба Альцгеймераuk
dc.subjectслабоумствоuk
dc.subjectнечітка логікаuk
dc.subjectпозитронно-емеісійна томографіяuk
dc.subjectAlzheimer's diseaseen
dc.subjectdementiaen
dc.subjectfuzzy logicen
dc.subjectpositron emission tomographyen
dc.subjectболезнь Альцгеймераru
dc.subjectслабоумиеru
dc.subjectнечеткая логикаru
dc.subjectпозитронно-эмиссионная томографияru
dc.subject.udc615.471uk
dc.titleВикористання методів кластеризації в системах нечіткого виводу для діагностики хвороби Альцгеймера на основі ПЕТ-зображеньuk
dc.title.alternativeFuzzy clustering methods application for Alzheimer’s diseases diagnosis based on PET imagesen
dc.title.alternativeПрименение методов кластеризации для диагностики болезни Альцгеймера на основе ПЕТ-изображенийru
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
EiS2016-2_8Krashenyi.pdf
Розмір:
426.08 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.8 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Електроніка та зв'язок: науково-технічний журнал, Т. 21, № 2(91)