Інтелектуалізована система оцінювання динамічних змін біомедичних зображень
Монографія [Електронний ресурс], Вінниця: ВНТУ, 2024, 134 с. ISBN 978-966-641-963-0 (друк), ISBN 978-617-8163-18-1(PDF)
Анотація
Монографію присвячено подальшому розвитку систем для оцінювання динамічних змін шляхом аналізу біомедичних зображень, що дозволяє автоматизувати етапи діагностики і здійснювати кількісний моніторинг патологічних змін судин. На основі розроблених теоретичних положень реалізовано систему для оцінювання динамічних змін біомедичних зображень очного дна.
Сформульовано рекомендації щодо створення системи для оцінювання динамічних змін біомедичних зображень на прикладі визначення стану мікроциркуляції крові в судинах очного дна, показники якої дозволяють оцінювати адекватність дій щодо аналізу цифрових біомедичних зображень очного дна.
Розрахована на науковців, аспірантів, студентів спеціальностей «Лазерна та оптоелектронна техніка» та «Біомедична інженерія».
Завантаження
Дані про кількість завантажень поки що недоступні.
Посилання
1. Christine Fernandez-Maloigne, Advanced Color Image Processing and Analysis, Springer New York, NY, 2016.
2. William K. Pratt, Introduction to Digital Image Processing 1st Edition, CRC Press, 2013.
3. Wilhelm Burger and Mark J. Burge. Digital Image Processing – An Algorithmic Introduction. Springer, London, 2016.
4. Корінной А. В. Математичні моделі напівтонових зображень. Радіотехніка, ХНУРЕ. - №8 – 2007.
5. Воробель Р. Підвищення контрасту зображень за допомогою модифікованого методу кускового розтягування. Відбір та обробка інформації. – 2000. – №14(90).
6. Цмоць І. Г. Алгоритмічні та матричні НВІС–структури пристроїв ділення для комп’ютерних систем реального часу: Науково-технічний журнал “Автоматика. Автоматизація. Електротехнічні комплекси та системи”. Херсон, 2004. – №1(13).
7. Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, А. Ковальчук, Н. Кустра Використання теорії нечітких множин на наборі відцентрованих в межах піксела зображень для вирішення задачі підвищення роздільної здатності. Технічні вісті. – 2006. – № 3(24).
8. Путятін Е. П. Обробка зображень у робототехніці. Стан та перспективи розвитку (МРФ-2008): ІІІ міжнар. конф., 22–24 жовтня 2008 р.: зб. наук. праць. - Харків, 2008.
9. Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра, З. Шпак. Удосконалений алгоритм збільшеної роздільної здатності зображень. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”: “Компютерні науки та інформаційні технології”. – 2007.
10. Bernd Jähne. Digital Image Processing: Edition 6, Springer Science & Business Media, 2008.
11. Яців В. Б., Русин Б. П. Методи масштабування зображень в системах обробки та розпізнавання. Науково-технічна конференція “Обчислювальні методи і системи перетворення інформації”. Львів, 2010.
12. Абакумов В. Г., Рибін А. Н., Сватош Й., Синекоп Ю. С. Системи відораження в медицині. Київ, Юніверс, 2001.
13. О. Березький, Ю. Батько, Г. Мельник. Комп’ютерна система аналізу біомедичних зображень Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2009.
14. Абакумов В. Г., Крилов В. Н., Антощук С. Г., Пилинський В. В. Гібридні інформаційні моделі у біомедичних системах обробки візуальної інформації. Технічна електродинаміка. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2008.
15. Qiang Wu, Fatima Merchant, K. C. Microscope Image Processing. San Diego, California, USA.: Academic Press, 2008.
16. N. Ilyasova Computer-aided analysis systems for diagnostic images of blood vessels. Optical Memory and Neural Networks 23(4), October 2015.
17. Marina Piccinelli, Alessandro Veneziani, David A. Steinman. A Framework for Geometric Analysis of Vascular Structures: Application to Cerebral Aneurysms. IEEE Transactions on Medical Imaging ( Volume: 28, Issue: 8, August 2009)
18. Douglas B. Murphy, Michael W. Davidson. Fundamentals of Light Microscopy and Electronic Imaging. Wiley-Blackwell, 2013.
19. W. Wojcik, A. Smolarz. Information Technology in Medical Diagnostics 2017, Taylor & Francis Group, London UK.
20. Й. Й. Білинський, П. М. Ратушний. Методи та система оброблення слабоконтрастних зображень для оцінювання показників мікрокапілярів кінцівок людини : монографія. Вінниця : ВНТУ, 2012.
21. R. Stuart Ferguson. Practical Algorithms for 3D Computer Graphics. Second Edition, CRC Press, 2013.
22. Donald Hearn, M. Pauline Baker. Computer Graphics, Prentice Hall; Subsequent edition, 2005.
23. S. Marschner and P. Shirley, Fundamentals of computer graphics, New York, USA, CRC press, 2018.
24. T. Akenine-Möller, N. Hoffman, E. Haines. Real-time Rendering. Wellesley: A. Peters, 2007.
25. А. М. Пєтух, Д. Т. Обідник та О. Н. Романюк, Інтерполяція в задачах контурного формоутворення. Монографія, Вінниця, Україна: ВНТУ, 2007.
26. Gouraud H. Continuous shading of curved surfaces / H. Gouraud // IEEE Trans. on Comp. – 1971. – Vol. 29. – No. 6. – P. 623–628.
27. Блінова Т. О., Порєв В. М. Комп’ютерна графіка. – К.: Юніор, 2004.
28. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М. : Мир, т. 1, 2. 1982.
29. Русин Б. П. Системи синтезу, обробки та розпізнавання складноструктурованих зображень. Львів, Вертикаль, 1997.
30. Kristin J. Dana and Shree K. Nayar. 3D Textured Surface Modeling. Computer Science Department, Columbia University, New York, NY.
31. Phong B.T. Illumination for computer generated images / B. T. Phong // Comm. of the ACM. – June 1975/ – No 18(6).
32. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети / Ротштейн А. П. – Винница. : УНИВЕРСУМ – Винница, 1999. – 320 с.
33. Ротштейн А. П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. Винница.: Континент, 1996.
34. Кожем’яко В. П. Оптико-електронні методи і засоби для обробки та аналізу біомедичних зображень / Кожем’яко В. П., Павлов С. В., Станчук К. І. // Монографія – Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2006. – 203 с.
35. А. С. Довбиш, І. В. Шелехов. Основи теорії розпізнавання образів. Суми : Сумський державний університет, 2015.
36. T. Teng, D. Claremont, M. Lefley. Progress towards automated diabetic ocular screening: a review of image analysis and intelligent systems for diabetic retinopathy. Medical & Biological Engineering & Computing. – 2002. – Vol. 40(1). – P. 2-13. - ISSN: 0140-0118.
37. Heneghan C. Characterization of changes in blood vessel width and tortuosity in retinopathy of prematurity using image analysis. Medica Image Analisys - 2002. - Vol. 6(4).
38. C. S. Cheung, Z. Butty, N. N. Tehrani, W. C. Lam. Computer-assisted image analysis of temporal retinal vessel width and tortuosity in retinopathy of prematurity for the assessment of disease severity and treatment outcome. J AAPOS. - 2011. - Vol. 15(4).
39. J. Lowell, A. Hunter, D. Steel, A. Basu, R. Ryder, R. L. Kennedy. Measurement of retinal vessel widths from fundus images based on 2-D Modeling. IEEE Trans Med Imag¬ing. - 2004. - Vol 3(10).
40. Малая Л. Т., Микляев И. Ю., Кравчук П. Г. Мікроциркуляція в кардіології. Харків, 1977.
41. Fraz, M. M. Blood vessel segmentation methodologies in retinal images / M. M. Fraz, P. Remagnino, A. Hoppe, B. Uyyanonvara, A. R. Rudnicka, C. G. Owen, S. A. Barman // Computer Methods Programs Biomed. - 2012. - Vol. 108(1). - P. 407-433.
42. Staal, J.J. Ridge based vessel segmentation in color images of the retina / J. J. Staal, M. D. Abramoff, M. Niemeijer, M. A. Viergever, and B. van Ginneken // IEEE Transactions on Medical Imaging. - 2004. - Vol. 23(4). - P. 501-509.
43. Gelman, R. Diagnosis of Plus Disease in Retinopathy of Prematurity Using Retinal Image mul¬tiScale Analysis / R. Gelman, M. E. Martinez-Perez, D. K. Vanderveen, A. Moskowitz, A. B. Ful¬ton // Investigative Ophthalmology and Visual Science. - 2005. - Vol. 46(12). - P. 4734-4738.
44. Hoover, A. Locating the optic nerve in a retinal image using the fuzzy convergence of the blood vessels / A. Hoover, M. Goldbaum // IEEE Trans Med Imaging. - 2003. - Vol. 22. - P. 951-958.
45. Shalkoff R. J. Digital image processing and computer vision Shalkoff. – New York-Chichester-Brisbane-TorontoSingapore: John Wiley & Sons, 1989.
46. В. Г. Дуденко, В. В. Курінной. Методика обробки медичних зображень для передопераційного моделювання діафрагми людини. Експериментальна і клінічна медицина. - 2014. - № 3.
47. Эль-Хаттиб С. А., Скобцов Ю. А. Порівняльний аналіз алгоритмів бачення контурів медичних зображень. - [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://masters.donntu. edu.ua/2011/fkntl/el-khatib/library/
48. Бойко Д. О. Обзор методов сегментации медицинских изображений. Международная научная конференция MicroCAD : Секція №15 - Застосування коп'ютерних технологій для вирішення наукових і соціальних проблем у медицині - НТУ "ХПИ", 2012.
49. Методи та алгоритми фільтрації зображень [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https:// – www.mm-dsp.com/index.php
50. M. Tistarelli, S. Dubey, S. Kumar Singh and X. Jiang, Computer Vision and Machine Intelligence, London, UK of Great Britain: Springer, 2023.
51. І. М. Журавель. Короткий курс теорії обробки зображень / [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://nmetau.edu.ua/file /07_7.5_lbr_gr_rbr_.pdf
52. Інтроскопія [Електронний ресурс] – Вікіпедія. Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Інтроскопія.
53. Інфрачервона термографія [Електронний ресурс] – ТермВікі. Режим доступу: http://uk.termwiki.com/UK/infrared_thermography.
54. В. А. Денисюк, Т. П. Нікітченко, Н. П. Нікітченко Основні етапи графічного конвеєру / // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. – 2008. – № 12(130), Ч. 2. –ISSN 1998-7927.
55. S. V. Pavlov, A. O. Rozhman, N. P. Babyuk, I. D. Ivasyuk. Using of fuzzy expert method for diagnostic glaucoma. Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2013. – № 2(43). ISSN 2219-9365.
56. S. V. Pavlov, O. D. Azarov, N. P. Babiuk. Fuzzy expert opto-electronic system for the analysis of biomedical images (for example diagnosing glaucoma). Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2013. – № 1(26). ISSN 1999-9941.
57. С. В. Павлов, О. Д. Азаров, Д. В. Вовкотруб, Н. П. Бабюк. Застосування оптико-електронних технологій для оброблення біомедичних зображень шляхом формування інформаційних ознак. Проблеми інформатизації та управління. – 2013. – № 1(41). ISSN 2073-4751.
58. С. В. Павлов, А. А. Поплавський, А. А. Поплавська, Н. П. Бабюк Метод автоматичного визначення сегментаційного порогу підвищення якості прогнозування параметрів зображень. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2013. – № 2 (26). ISSN 1681-7893.
59. В. П. Кожем’яко, С. В. Павлов, П. Ф. Колісник, Н. П. Бабюк. Оцінювання динамічних змін конфігурації зображень мікросудин кон’юнктиви ока. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2014. – № 1(27). ISSN 1681-7893.
60. Л. І. Тимченко, М. С. Петровський, Н. І. Кокряцька, Н. П. Бабюк. Метод класифікації зображень плям лазерних пучків із застосуванням паралельно-ієрархічної мережі із підвищеною точністю. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2014. – № 1(27). ISSN 1681-7893.
61. О. Н. Романюк, Н. П. Нікітченко, О. П. Гончарук. Модифікований алгоритм Раперта для тріангуляції поверхонь. Наука и предпринимательство : Международная научно-техническая конференция : сборник трудов, 14-17 сентября 2005 г., г. Винница-Ялта – Винница-Ялта, 2005.
62. Н. П. Нікітченко, Т. П. Нікітченко, В. Ф. Варкетин Аналіз методу тіньових карт та його модифікація. Прогресивні інформаційні технології в науці та освіті : Міжвузівська науково-практична конференція : збірник наукових праць, 4-5 жовтня 2007 р., м. Вінниця. – Вінниця: Вінницький соціально-економічний інститут Університету «Україна», 2007.
63. В. А. Денисюк, Т. П. Нікітченко, Н. П. Нікітченко. Основні етапи графічного конвеєру. Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та економіці : матеріали ІІ Всеукраїнська науково-практична конференція, 8-10квітня 2008 р., м. Луганськ. – Луганськ: Альма-матер, 2008.
64. Н. П. Нікітченко, О. Н. Романюк Методи перспективно-коректного накладання текстур. XXXVIII Науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів ВНТУ : тези доповідей. – Вінниця, 2009.
65. О. В. Романюк, Т. М. Павлик, Н. П. Бабюк, О. Н. Романюк. Програмний модуль для порівняння зображень. Сучасні інформаційні технології 2011 : матеріали першої міжнародної конференції студентів і молодих науковців, 12-13 травня 2011 р., м. Одеса. – Одеса: Издательство, 2011.
66. O. N. Romanyuk, S. V. Pavlov, N. P. Babyuk and others. Microfacet distribution function for physically based bidirectional reflectance distribution functions. Optical Fibers and Their Applications 2012. Lublin and Naleczow, Poland, Code 96466. – ISBN 978-081949485-6.
67. С. В. Павлов, Д. В. Вовкотруб, Н. П. Бабюк. Розробка біомедичної системи при діагностиці прогресування ІМР. Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія : Четверта Міжнародна науково-практична конференція : тези доповідей, 28-30 травня 2014 р., м. Вінниця – Вінниця: ВНТУ, 2014. ISBN 978-966-641-465-9.
68. Патент на корисну модель 89910 Україна, МПК А61В 3/02. Оптико-електронний пристрій для дослідження дна ока / Павлов Сергій Володимирович, Вовкотруб Діна Вікторівна, Салдан Йосип Романович, Бабюк Наталя Петрівна; заявник та патентовласник Вінницький національний технічний університет. – № U 2013 06898; заявл. 01.06.2013; опубл. 12.05.2014, Бюл. № 9. – 4 с.
69. Патент на корисну модель 94490 Україна, МПК А61В 3/06. Кореляційна система аналізу структурних змін мікросудин кон’юнктиви ока / Павлов Сергій Володимирович, Тимченко Леонід Іванович, Марченко Людмила Володимирівна, Колісник Петро Федорович, Романюк Сергій Олександрович, Бабюк Наталя Петрівна ; заявник та патентовласник Вінницький національний технічний університет. – № U 2014 06807; заявл. 16.06.2014; опубл. 10.11.2014, Бюл. № 21. – 4 с.
70. Тимченко Л. І. Багатоетапна паралельно-ієрархічна мережа як модель нейроподібної схеми обчислень. Кібернетика і системний аналіз. – 2000. - №2. – С. 114-134.
71. V. P. Kozhemyako, Y. F. Kutaev, L. I. Timchenko, S.V. Chepornyuk, R.R. Hamdi, A.A. Gertsiy, I.D. Ivasyuk, The Q-transformation method applying to the facial images normalization, in: Proc. International ICSC/IFAC Symposiumon NEURAL COMPUTATION–NC’98, Vienna, (1998).
72. Л. І. Тимченко, О. О. Поплавський, Н. І. Кокрецька. Використання градієнтних масок для швидкого визначення центрів зображення плям лазерних пучків з підвищеною точністю. Проблемы управления и информатики. - №4, 2011.
73. Філінюк М. А., Ле Туан Ту, Піддубний О. П. Критеріальна оцінка ефективності узагальнених перетворювачів іммітансу / // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 1999. – № 1.
74. William K. Pratt, Introduction to Digital Image Processing, CRC Press, 2013.
75. Shtuchkin A. Gurov I. Structured light range sensing using color patterns and two stage dynamic programming. In: Proc. OSAV’2004, Int. Topical Meeting on Optical Sensing and Artificial Vision – 2004.
76. Zhang Li, Curless B., Seitz S. Rapid shape acquisition using color structured light and multipass dynamic programming. Int. Symp. on 3D Data Processing, Visualization and Transmission. Padova, Italy. – 2002.
77. Richard Hartley and Andrew Zisserman "Multiple View Geometry in Computer Vision". Cambridge University Press; 2nd edition (April 19, 2004).
78. L. I. Timchenko, A multistage parallel-hierarchic network as a model of a neurolike computation scheme, Cybernetics and Systems Analysis, 36, No. 2, (2000).
79. Параллельные методы и средства распознавания образов. Том 2 / под ред. А. Н. Свенсона. – К .: Наук. думка, 1985.
80. N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histogram", IEEE Trans. Syst. Man Cybern, 9, (1979).
81. Ta-Hsin Li, Gibson J. D. “Time correlation analysis of a class of nonstationary signals with an application to radar imaging.” IEEE Intl. Conf. Acoust., Speech and Signal Proc. ICASSP97 Munich, Germany, vol. 5, 1997.
82. C. M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer (2006).
83. S. M. Smith and J. M. Brady, "SUSAN - a new approach to low level image processing", International Journal of Computer Vision, 23(1), pp. 45-78, (May 1997) rdoi:10.1023/A:10 07963 8247101.
84. L. Breiman, "Random Forests Machine Learning", v.45, №.1, pp. 5-32 (2001).
85. S. V. Hlushakou and A. L. Klevtsov, "Programming in Delphi 7.0", Folio, pp. 415 (2003).
86. John G. Proakis and Dimitris K. Manolakis. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications. Cambridge University Press; 2nd edition (April 19, 2004).
87. Оптико-електронні технології аналізу біомедичних зображень: /С. В. Павлов, В. П. Кожем’яко, І. І. Бурденюк, Рамі Ребхі Хамді. – Вінниця, ВНТУ, 2011.
88. Павлов С. В. Исследование методов и разработка универсальных информационно-измерительных систем с оптическим преобразованием биомедицинской информации: дис. канд. техн. наук: 05.11.1/ Павлов Сергей Владимирович. – Вінниця, 1995.
89. В. М. Задачин, І. Г. Конюшенко. Чисельні методи : навчальний посібник. Х. : Вид. ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2014
90. Аналіз сучасних методів візуалізації даних в неврології і нейрохірургії з точки зору їх діагностичної цінності / [Злепко С. М., Бєлоусова О. В., Белзецький Р. С., Аль-Адемі Я. Т.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – № 1. – 2010.
91. Alon Harris, Giovanna Guidoboni, Brent Siesky. Ocular blood flow as a clinical observation: Value, limitations and data analysis. University of Missouri, Columbia, MO, USA, 2020.
92. Medina-Carnicer, R., Muñoz-Salinas, R., Yeguas-Bolivar, E., Diaz-Mas, L. A novel method to look for the hysteresist hresholds for the Canny edgedetector, Pattern Recognition, 44 (6), (2011).
93. Кожем'яко В. П. Образний відео-комп'ютер око-процесорного типу : монографія / В. П. Кожем'яко, Г. Л. Лисенко, А. А. Яровий, А. В. Ко¬жем'яко. ВНТУ.– Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2008.– 215 с. - ISBN 966-641-261-7.
94. Білинський Й. Й. Детектор виділення контуру розфокусованих зображень / Й. Й. Білинський, К. В. Огородник, І. В. Микулка // Наукові праці ВНТУ. – Вінниця.–2012. – №3.
95. Білинський Й. Й. Пристрій розпізнавання зображень на основі шаблонів і класифікаторів / Білинський Й. Й. Білинський В. Й. // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. – 2007. – №1 (13).
96. Білинський Й. Й. Класифікація методів крайового детектування зображень / Білинський Й. Й. // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2007. – № 1.
97. Білинський Й. Й. Субпікселне вимірювання геометричних параметрів сегментних елементів зображення / Білинський Й. Й. // Методи та прилади контролю якості. – 2007. – Вип. 19.
98. Свідоцтво на реєстрацію авторського права на твір № 23631 Україна. Комп’ютерна програма «Локалізація краю об’єкта на зображенні» / Й. Й. Білинський, П. М. Ратушний. Дата реєстрації 1.02.08. – 4 с.
99. Кожем’яко В. П. Вступ в алгоритмічну теорію ієрархії і паралелізму нейроподібних обчислювальних середовищ та її застосування до перетворення зоражень. Основи теорії пірамідально сітьового перетворення зображень : посібник / В. П. Кожем’яко, Л. І. Тимченко, Ю. Ф. Кутаєв, І. Д. Івасюк. – К.: УМК ВО, 1994.
100. Fernández-García, N. L., Carmona-Poyato, A., Medina-Carnicer, R., Madrid-Cuevas, F.J. Automatic generation of consensu sground truth for the comparison of edge detection techniques, Image and Vision Computing, 26 (4), pp. 496-511 (2008).
101. Vogel S., Schiele B. Semantic Modeling of Natural Scenes for Content-Based Image Retrieval // International Journal of Computer Vision. - 2007. – № 2.
102. Avrunin O., Tymkovych M., Pavlov S., Timchik S., Kisała P., Orakbaev Ye. Classification of CT-brain slices based on local histograms // Proc. SPIE 9816, Optical Fibers and their Applications 2015, 98161j (December 18, 2015); doi:10.1117/12.2229040.
103. Roger D. Peng and Elizabeth Matsui "The Art of Data Science". Bookdown 2017-04-26.
104. Яровий А. А. Паралельно-ієрархічні мережі як структурно-функціональний базис розробки оптико-електронної моделі для побудови образного комп'ютера / дис... канд. техн. наук: 05.13.13 / А. А. Яровий; Вінниц. нац. техн. ун-т. — Вінниця, 2004.
105. William K. Pratt, Introduction to Digital Image Processing, CRC Press, 2013.
106. P. J. Brockwelland R. A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, second edition, Springer-Verlag, New York., 2002.
107. Box George, Jenkins Gwilym, Time series analysis: forecasting and control, rev. 3 Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA , 1994.
108. Haykin S., Neural Networks, 2nd ed., New Jersey: Prentice Hall, 1999.
109. Dimitri P. Bertsekas, Linear network optimization: algorithms and codes, MIT Press, 1991.
110. Robert J. Howlett, L. C. Jain, Radial basis function networks 2: new advances in design, -Haidelberg; NewYork: Phisyca-Verl., 2001.
111. Корченко А., Терейковський І., Карпінський Н., Тинимбаєв С. Нейромережні моделі, методи та засоби оцінки параметрів безпеки інтернет-орієнтованих інформаційних систем: монографія. Київ: Наш Формат, 2016.
112. Павлов С. В., Кожемяко В. П., Ганиш Н. В., Бурденюк І. І. Оптико-електронні інформаційні технології контролю реологічних властивостей крові. Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – № 2 (9). – 2007.
113. Cho Y.H. “An Efficient Compression of Image Data Using Neural Networks of Hybrid Learning Algorithm”. Int. ICSC/IFAC Symposium on Neural Computation – NC’98, Vienna, Austria, 1998.
114. Rosenfeld A. A., Troy E. B. Visual Texture Analysis./ In Proc. UMR-Mervin J. Kelly Communication Conf. - Missuri: University of Misscuri-Rolla, Oct. 1970, Section 10-1.
115. Schirripa Spagnolo G., Guattari G., Sapia C., Ambrosini D. Threedimensional optical profilometry for artwork inspection. J. Opt. A: Pure Appl. Opt. – 2000. – V. 2.
116. Воробель Р. А. Цифрова обробка зображень на основі теорії контрастності : дис. д-ра техн. наук : 05.13.06 / НАН України. – Л., 1999.
117. Wójcik, W., Pavlov, S., Kalimoldayev, M. (2019). Information Technology in Medical Diagnostics II. London: Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages, https://doi.org/10.1201/ 9780429057618. eBook ISBN 9780429057618.
118. Pavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages. https://doi.org/10.1201/9781315098050. eBook ISBN 9781315098050.
119. Pavlov Sergii, Avrunin Oleg, Hrushko Oleksandr, and etc. System of three-dimensional human face images formation for plastic and reconstructive medicine // Teaching and subjects on bio-medical engineering Approaches and experiences from the BIOART-project Peter Arras and David Luengo (Eds.), 2021, Corresponding authors, Peter Arras and David Luengo. Printed by Acco cv, Leuven (Belgium). - 22 P. ISBN: 978-94-641-4245-7.
120. Інтелектуальні технології в медичній діагностиці, лікуванні та реабілітації: монографія / [С. В Павлова, О. Г. Авруніна, С. М. Злепка, Є. В. Бодянського та ін.]; за редакцією С. Павлова, О. Авруніна. – Вінниця: ПП «ТД «Едельвейс і К», 2019. –260 с. ISBN 978-617-7237-59-3
121. Фотодинамічна терапія з вибірковим лазерним сканувальним опроміненням поверхневих новоутворень : монографія / за заг. ред. С. В. Павлова. – Вінниця : ВНТУ, 2018. – 180 с. ISBN 978-966-641-713-1
122. Інтелектуальні технології комп’ютерного планування та моделювання в медичній діагностиці, лікуванні та реабілітації: монографія // за редакцією С. В. Павлова, О. Г. Авруніна, О. В. Грушка – Житомир : ПП «Євро-Волинь», 2021. – 202 с. ISBN 978-617-7992-15-7
123. Wójcik, W.; Mezhiievska, I.; Pavlov, S. V.; Lewandowski, T.; Vlasenko, O.V.; Maslovskyi, V.; Volosovych, O.; Kobylianska, I.; Moskovchuk, O.; Ovcharuk, V.; Lewandowska, A. Medical Fuzzy-Expert System for Assessment of the Degree of Anatomical Lesion of Coronary Arteries. Int. J. Environ. Res. Public Health 2023, 20, 979. https://doi.org/10.3390/ijerph20020979(Q 1)
124. Bisikalo, O.; Kharchenko, V.; Kovtun, V.; Krak, I.; Pavlov, S. Parameterization of the Stochastic Model for Evaluating Variable Small Data in the Shannon Entropy Basis, Entropy 2023, 25, 184. https://doi.org/10.3390/e25020184 (Q 2)
125. Kukharchuk, Vasyl V., Sergii V. Pavlov*, Volodymyr S. Holodiuk, Valery E. Kryvonosov, Krzysztof Skorupski, Assel Mussabekova, and Gaini Karnakova. 2022. "Information Conversion in Measuring Channels with Optoelectronic Sensors" Sensors 22, no. 1: 271. https://doi.org/10.3390/s22010271 (Q 2)
126. Liudmyla Shkilniak, Waldemar Wójcik, Sergii Pavlov, Oleg Vlasenko, Orken Mamyrbayev, and etc. Expert fuzzy systems for evaluation of intensity of reactive edema of soft tissues in patients with diabetes, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 2022/9/30, Vol. 12, № 3, P. 59-63.
127. Vasyl Kukharchuk, Waldemar Wójcik, Sergii Pavlov, and etc. Features of the angular speed dynamic measurements with the use of an encoder, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 2022/9/30, Vol. 12, № 3, P. 20-26.
128. Ainur Orazayeva, Jamalbek Tussupov, Waldemar Wójcik, Sergii Pavlov Methods for detecting and selecting areas on texture biomedical images of breast cancer, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 2022/9/30, Vol. 12, № 3, P. 69-72.
129. Abdelrahman, L.; Ghamdi, M. A.; Collado-Mesa, F.; Abdel-Mottaleb, M. Convolutional neural networks for breast cancer detection in mammography: A survey. Comput. Biol. Med. 2021, 131, 104248.
130. Blakely, T.; Shaw, C.; Atkinson, J.; Cunningham, R.; Sarfati, D. Social inequalities or inequities in cancer incidence? Repeated census-cancer cohort studies, New Zealand 1981–1986 to 2001–2004. Cancer Causes Control 2011, 22, 1307–1318. [CrossRef] [PubMed]
131. Lotter, W.; Diab, A. R.; Haslam, B.; Kim, J. G.; Grisot, G.; Wu, E.; Sorensen, A. G. Robust breast cancer detection in mammography and digital breast tomosynthesis using an annotation-efficient deep learning approach. Nat. Med. 2021, 27, 244–249.
132. Kukharchuk, Vasyl V., Sergii V. Pavlov, Volodymyr S. Holodiuk, Valery E. Kryvonosov, Krzysztof Skorupski, Assel Mussabekova, and Gaini Karnakova. 2022. "Information Conversion in Measuring Channels with Optoelectronic Sensors" Sensors 22, no. 1: 271. https://doi.org/10.3390/s22010271
133. Avrunin, O.G.; Nosova, Y.V.; Pavlov, S.V.; Shushliapina, N.O.; and etc. Research Active Posterior Rhinomanometry Tomography Method for Nasal Breathing Determining Violations. Sensors 2021, 21, 8508. doi: 10.3390/s21248508, https://www.mdpi.com/1424-8220/21/24/8508
134. Avrunin, O.G.; Nosova, Y.V.; Pavlov, S.V.; and etc. Possibilities of Automated Diagnostics of Odontogenic Sinusitis According to the Computer Tomography Data. Sensors 2021, 21, 1198. https://doi.org/10.3390/ s21041198 (Q2).
135. Yurii O. Bezsmertnyi, Sergii V. Pavlov, and etc. "Information model for forecasting of violation reparative osteogenesis of long bonds", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 111762A (6 November 2019); https://doi.org/10.1117/12.2536250.
136. Leonid I. Timchenko, Natalia I. Kokriatskaia, Sergii V. Pavlov, and etc. "Method of indicators forecasting of biomedical images using a parallel-hierarchical network", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 111762Q (6 November 2019);https://doi.org/10.1117/12.2536808.
137. Volodymyr D. Mishalov, Viktor T. Bachinsky, Oleg Ya. Vanchuliak, Alina Y. Zavolovitch, Yuliya V. Sarkisova, Alexander G. Ushenko, Sergii V. Pavlov, and etc. "Jones matrix mapping of polycrystalline networks of layers of main types of amino acids", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117606 (6 November 2019); https://doi.org/10.1117/12.2536245.
138. Sergey I. Vyatkin, Olexander N. Romanyuk, Sergii V. Pavlov, and etc. "Transformation of polygonal description of objects into functional specification based on three-dimensional patches of free forms", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117622 (6 November 2019); https://doi.org/10.1117/12.2537043.
139. Pavlov S.V. Selective irradiation of superficial tumours depending on the photosensitiser fluorescence in the tissue/ O. M. Chepurna, V. V. Kholin, S. V. Pavlov, and etc. // Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 53-58; https://www.taylorfrancis.com/
books/e/9780429615498/chapters/10.1201/9780429057618-8.
140. Pavlov S.V. Methods and computer tools for identifying diabetes-induced fundus pathology // S.V. Pavlov, T.A. Martianova, Y.R. Saldan, and etc. // Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 87-99; https://www.taylorfrancis.com/books/e/9780429615498/chapters/
10.1201/ 9780429057618-12.
141. Dubolazov O. V., Ushenko A. G, Pavlov S. V., and etc. The complex degree of coherence of the laser images of blood plasma and the diagnostics of oncological changes of human tissues, Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 185-194;
142. O. V. Dubolazov, A. G. Ushenko, Y. A. Ushenko, M. Yu. Sakhnovskiy, P. M. Grygoryshyn, N. Pavlyukovich, O. V. Pavlyukovich, V. T. Bachynskiy, S. V. Pavlov, V. D. Mishalov, Z. Omiotek & O. Mamyrbaev. Laser Müller matrix diagnostics of changes in the optical anisotropy of biological tissues/ Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 195-203;
143. Dubolazov O. V. , Ushenko A. G. . Pavlov, S. V, and etc. Laser microscopy of polycrystalline human blood plasma films, Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 205-217.
144. Rovira R. H., Pavlov S. V., Wójcik W. and etc. Tele-detection system for the automatic sensing of the state of the cardiovascular functions in situ, Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press / Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 289-296.
145. Vlasenko O., Wójcik W., Pavlov S. V., and etc. Multichannel system for recording myocardial electrical activity, Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press / Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 307-314;
146. Olexander N. Romanyuk, Sergii V. Pavlov, and etc. Offsetting and blending with perturbation functions // Proc. SPIE 11045, Optical Fibers and Their Applications 2018, 110450W, 2019; doi: 10.1117/12.2522353;https://doi.org/10.1117/12.2522353.
147. Olexander N. Romanyuk, Sergii V. Pavlov, and etc. A GPU-based multi-volume rendering for medicine // Proc. SPIE 11045, Optical Fibers and Their Applications 2018, 1104513, 2019); doi: 10.1117/12.2522408; https://doi.org/10.1117/12.2522408.
148. Olexander N. Romanyuk, Sergii V. Pavlov, and etc. Offsetting and blending with perturbation functions // Proc. SPIE 10808, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2018, 108082Y, doi: 10.1117/12.2501694; https://doi.org/10.1117/12.2501694/.
149. Leonid I. Timchenko, Sergii V. Pavlov, and etc. Precision measurement of coordinates of power center of extended laser path images // Proc. SPIE 10808, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2018, 1080810; doi: 10.1117/12.2501628; https://doi.org/10.1117/12.2501628.
2. William K. Pratt, Introduction to Digital Image Processing 1st Edition, CRC Press, 2013.
3. Wilhelm Burger and Mark J. Burge. Digital Image Processing – An Algorithmic Introduction. Springer, London, 2016.
4. Корінной А. В. Математичні моделі напівтонових зображень. Радіотехніка, ХНУРЕ. - №8 – 2007.
5. Воробель Р. Підвищення контрасту зображень за допомогою модифікованого методу кускового розтягування. Відбір та обробка інформації. – 2000. – №14(90).
6. Цмоць І. Г. Алгоритмічні та матричні НВІС–структури пристроїв ділення для комп’ютерних систем реального часу: Науково-технічний журнал “Автоматика. Автоматизація. Електротехнічні комплекси та системи”. Херсон, 2004. – №1(13).
7. Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, А. Ковальчук, Н. Кустра Використання теорії нечітких множин на наборі відцентрованих в межах піксела зображень для вирішення задачі підвищення роздільної здатності. Технічні вісті. – 2006. – № 3(24).
8. Путятін Е. П. Обробка зображень у робототехніці. Стан та перспективи розвитку (МРФ-2008): ІІІ міжнар. конф., 22–24 жовтня 2008 р.: зб. наук. праць. - Харків, 2008.
9. Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, Н. Кустра, З. Шпак. Удосконалений алгоритм збільшеної роздільної здатності зображень. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”: “Компютерні науки та інформаційні технології”. – 2007.
10. Bernd Jähne. Digital Image Processing: Edition 6, Springer Science & Business Media, 2008.
11. Яців В. Б., Русин Б. П. Методи масштабування зображень в системах обробки та розпізнавання. Науково-технічна конференція “Обчислювальні методи і системи перетворення інформації”. Львів, 2010.
12. Абакумов В. Г., Рибін А. Н., Сватош Й., Синекоп Ю. С. Системи відораження в медицині. Київ, Юніверс, 2001.
13. О. Березький, Ю. Батько, Г. Мельник. Комп’ютерна система аналізу біомедичних зображень Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2009.
14. Абакумов В. Г., Крилов В. Н., Антощук С. Г., Пилинський В. В. Гібридні інформаційні моделі у біомедичних системах обробки візуальної інформації. Технічна електродинаміка. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2008.
15. Qiang Wu, Fatima Merchant, K. C. Microscope Image Processing. San Diego, California, USA.: Academic Press, 2008.
16. N. Ilyasova Computer-aided analysis systems for diagnostic images of blood vessels. Optical Memory and Neural Networks 23(4), October 2015.
17. Marina Piccinelli, Alessandro Veneziani, David A. Steinman. A Framework for Geometric Analysis of Vascular Structures: Application to Cerebral Aneurysms. IEEE Transactions on Medical Imaging ( Volume: 28, Issue: 8, August 2009)
18. Douglas B. Murphy, Michael W. Davidson. Fundamentals of Light Microscopy and Electronic Imaging. Wiley-Blackwell, 2013.
19. W. Wojcik, A. Smolarz. Information Technology in Medical Diagnostics 2017, Taylor & Francis Group, London UK.
20. Й. Й. Білинський, П. М. Ратушний. Методи та система оброблення слабоконтрастних зображень для оцінювання показників мікрокапілярів кінцівок людини : монографія. Вінниця : ВНТУ, 2012.
21. R. Stuart Ferguson. Practical Algorithms for 3D Computer Graphics. Second Edition, CRC Press, 2013.
22. Donald Hearn, M. Pauline Baker. Computer Graphics, Prentice Hall; Subsequent edition, 2005.
23. S. Marschner and P. Shirley, Fundamentals of computer graphics, New York, USA, CRC press, 2018.
24. T. Akenine-Möller, N. Hoffman, E. Haines. Real-time Rendering. Wellesley: A. Peters, 2007.
25. А. М. Пєтух, Д. Т. Обідник та О. Н. Романюк, Інтерполяція в задачах контурного формоутворення. Монографія, Вінниця, Україна: ВНТУ, 2007.
26. Gouraud H. Continuous shading of curved surfaces / H. Gouraud // IEEE Trans. on Comp. – 1971. – Vol. 29. – No. 6. – P. 623–628.
27. Блінова Т. О., Порєв В. М. Комп’ютерна графіка. – К.: Юніор, 2004.
28. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М. : Мир, т. 1, 2. 1982.
29. Русин Б. П. Системи синтезу, обробки та розпізнавання складноструктурованих зображень. Львів, Вертикаль, 1997.
30. Kristin J. Dana and Shree K. Nayar. 3D Textured Surface Modeling. Computer Science Department, Columbia University, New York, NY.
31. Phong B.T. Illumination for computer generated images / B. T. Phong // Comm. of the ACM. – June 1975/ – No 18(6).
32. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети / Ротштейн А. П. – Винница. : УНИВЕРСУМ – Винница, 1999. – 320 с.
33. Ротштейн А. П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. Винница.: Континент, 1996.
34. Кожем’яко В. П. Оптико-електронні методи і засоби для обробки та аналізу біомедичних зображень / Кожем’яко В. П., Павлов С. В., Станчук К. І. // Монографія – Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2006. – 203 с.
35. А. С. Довбиш, І. В. Шелехов. Основи теорії розпізнавання образів. Суми : Сумський державний університет, 2015.
36. T. Teng, D. Claremont, M. Lefley. Progress towards automated diabetic ocular screening: a review of image analysis and intelligent systems for diabetic retinopathy. Medical & Biological Engineering & Computing. – 2002. – Vol. 40(1). – P. 2-13. - ISSN: 0140-0118.
37. Heneghan C. Characterization of changes in blood vessel width and tortuosity in retinopathy of prematurity using image analysis. Medica Image Analisys - 2002. - Vol. 6(4).
38. C. S. Cheung, Z. Butty, N. N. Tehrani, W. C. Lam. Computer-assisted image analysis of temporal retinal vessel width and tortuosity in retinopathy of prematurity for the assessment of disease severity and treatment outcome. J AAPOS. - 2011. - Vol. 15(4).
39. J. Lowell, A. Hunter, D. Steel, A. Basu, R. Ryder, R. L. Kennedy. Measurement of retinal vessel widths from fundus images based on 2-D Modeling. IEEE Trans Med Imag¬ing. - 2004. - Vol 3(10).
40. Малая Л. Т., Микляев И. Ю., Кравчук П. Г. Мікроциркуляція в кардіології. Харків, 1977.
41. Fraz, M. M. Blood vessel segmentation methodologies in retinal images / M. M. Fraz, P. Remagnino, A. Hoppe, B. Uyyanonvara, A. R. Rudnicka, C. G. Owen, S. A. Barman // Computer Methods Programs Biomed. - 2012. - Vol. 108(1). - P. 407-433.
42. Staal, J.J. Ridge based vessel segmentation in color images of the retina / J. J. Staal, M. D. Abramoff, M. Niemeijer, M. A. Viergever, and B. van Ginneken // IEEE Transactions on Medical Imaging. - 2004. - Vol. 23(4). - P. 501-509.
43. Gelman, R. Diagnosis of Plus Disease in Retinopathy of Prematurity Using Retinal Image mul¬tiScale Analysis / R. Gelman, M. E. Martinez-Perez, D. K. Vanderveen, A. Moskowitz, A. B. Ful¬ton // Investigative Ophthalmology and Visual Science. - 2005. - Vol. 46(12). - P. 4734-4738.
44. Hoover, A. Locating the optic nerve in a retinal image using the fuzzy convergence of the blood vessels / A. Hoover, M. Goldbaum // IEEE Trans Med Imaging. - 2003. - Vol. 22. - P. 951-958.
45. Shalkoff R. J. Digital image processing and computer vision Shalkoff. – New York-Chichester-Brisbane-TorontoSingapore: John Wiley & Sons, 1989.
46. В. Г. Дуденко, В. В. Курінной. Методика обробки медичних зображень для передопераційного моделювання діафрагми людини. Експериментальна і клінічна медицина. - 2014. - № 3.
47. Эль-Хаттиб С. А., Скобцов Ю. А. Порівняльний аналіз алгоритмів бачення контурів медичних зображень. - [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://masters.donntu. edu.ua/2011/fkntl/el-khatib/library/
48. Бойко Д. О. Обзор методов сегментации медицинских изображений. Международная научная конференция MicroCAD : Секція №15 - Застосування коп'ютерних технологій для вирішення наукових і соціальних проблем у медицині - НТУ "ХПИ", 2012.
49. Методи та алгоритми фільтрації зображень [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https:// – www.mm-dsp.com/index.php
50. M. Tistarelli, S. Dubey, S. Kumar Singh and X. Jiang, Computer Vision and Machine Intelligence, London, UK of Great Britain: Springer, 2023.
51. І. М. Журавель. Короткий курс теорії обробки зображень / [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://nmetau.edu.ua/file /07_7.5_lbr_gr_rbr_.pdf
52. Інтроскопія [Електронний ресурс] – Вікіпедія. Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Інтроскопія.
53. Інфрачервона термографія [Електронний ресурс] – ТермВікі. Режим доступу: http://uk.termwiki.com/UK/infrared_thermography.
54. В. А. Денисюк, Т. П. Нікітченко, Н. П. Нікітченко Основні етапи графічного конвеєру / // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. – 2008. – № 12(130), Ч. 2. –ISSN 1998-7927.
55. S. V. Pavlov, A. O. Rozhman, N. P. Babyuk, I. D. Ivasyuk. Using of fuzzy expert method for diagnostic glaucoma. Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2013. – № 2(43). ISSN 2219-9365.
56. S. V. Pavlov, O. D. Azarov, N. P. Babiuk. Fuzzy expert opto-electronic system for the analysis of biomedical images (for example diagnosing glaucoma). Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2013. – № 1(26). ISSN 1999-9941.
57. С. В. Павлов, О. Д. Азаров, Д. В. Вовкотруб, Н. П. Бабюк. Застосування оптико-електронних технологій для оброблення біомедичних зображень шляхом формування інформаційних ознак. Проблеми інформатизації та управління. – 2013. – № 1(41). ISSN 2073-4751.
58. С. В. Павлов, А. А. Поплавський, А. А. Поплавська, Н. П. Бабюк Метод автоматичного визначення сегментаційного порогу підвищення якості прогнозування параметрів зображень. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2013. – № 2 (26). ISSN 1681-7893.
59. В. П. Кожем’яко, С. В. Павлов, П. Ф. Колісник, Н. П. Бабюк. Оцінювання динамічних змін конфігурації зображень мікросудин кон’юнктиви ока. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2014. – № 1(27). ISSN 1681-7893.
60. Л. І. Тимченко, М. С. Петровський, Н. І. Кокряцька, Н. П. Бабюк. Метод класифікації зображень плям лазерних пучків із застосуванням паралельно-ієрархічної мережі із підвищеною точністю. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2014. – № 1(27). ISSN 1681-7893.
61. О. Н. Романюк, Н. П. Нікітченко, О. П. Гончарук. Модифікований алгоритм Раперта для тріангуляції поверхонь. Наука и предпринимательство : Международная научно-техническая конференция : сборник трудов, 14-17 сентября 2005 г., г. Винница-Ялта – Винница-Ялта, 2005.
62. Н. П. Нікітченко, Т. П. Нікітченко, В. Ф. Варкетин Аналіз методу тіньових карт та його модифікація. Прогресивні інформаційні технології в науці та освіті : Міжвузівська науково-практична конференція : збірник наукових праць, 4-5 жовтня 2007 р., м. Вінниця. – Вінниця: Вінницький соціально-економічний інститут Університету «Україна», 2007.
63. В. А. Денисюк, Т. П. Нікітченко, Н. П. Нікітченко. Основні етапи графічного конвеєру. Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та економіці : матеріали ІІ Всеукраїнська науково-практична конференція, 8-10квітня 2008 р., м. Луганськ. – Луганськ: Альма-матер, 2008.
64. Н. П. Нікітченко, О. Н. Романюк Методи перспективно-коректного накладання текстур. XXXVIII Науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів ВНТУ : тези доповідей. – Вінниця, 2009.
65. О. В. Романюк, Т. М. Павлик, Н. П. Бабюк, О. Н. Романюк. Програмний модуль для порівняння зображень. Сучасні інформаційні технології 2011 : матеріали першої міжнародної конференції студентів і молодих науковців, 12-13 травня 2011 р., м. Одеса. – Одеса: Издательство, 2011.
66. O. N. Romanyuk, S. V. Pavlov, N. P. Babyuk and others. Microfacet distribution function for physically based bidirectional reflectance distribution functions. Optical Fibers and Their Applications 2012. Lublin and Naleczow, Poland, Code 96466. – ISBN 978-081949485-6.
67. С. В. Павлов, Д. В. Вовкотруб, Н. П. Бабюк. Розробка біомедичної системи при діагностиці прогресування ІМР. Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія : Четверта Міжнародна науково-практична конференція : тези доповідей, 28-30 травня 2014 р., м. Вінниця – Вінниця: ВНТУ, 2014. ISBN 978-966-641-465-9.
68. Патент на корисну модель 89910 Україна, МПК А61В 3/02. Оптико-електронний пристрій для дослідження дна ока / Павлов Сергій Володимирович, Вовкотруб Діна Вікторівна, Салдан Йосип Романович, Бабюк Наталя Петрівна; заявник та патентовласник Вінницький національний технічний університет. – № U 2013 06898; заявл. 01.06.2013; опубл. 12.05.2014, Бюл. № 9. – 4 с.
69. Патент на корисну модель 94490 Україна, МПК А61В 3/06. Кореляційна система аналізу структурних змін мікросудин кон’юнктиви ока / Павлов Сергій Володимирович, Тимченко Леонід Іванович, Марченко Людмила Володимирівна, Колісник Петро Федорович, Романюк Сергій Олександрович, Бабюк Наталя Петрівна ; заявник та патентовласник Вінницький національний технічний університет. – № U 2014 06807; заявл. 16.06.2014; опубл. 10.11.2014, Бюл. № 21. – 4 с.
70. Тимченко Л. І. Багатоетапна паралельно-ієрархічна мережа як модель нейроподібної схеми обчислень. Кібернетика і системний аналіз. – 2000. - №2. – С. 114-134.
71. V. P. Kozhemyako, Y. F. Kutaev, L. I. Timchenko, S.V. Chepornyuk, R.R. Hamdi, A.A. Gertsiy, I.D. Ivasyuk, The Q-transformation method applying to the facial images normalization, in: Proc. International ICSC/IFAC Symposiumon NEURAL COMPUTATION–NC’98, Vienna, (1998).
72. Л. І. Тимченко, О. О. Поплавський, Н. І. Кокрецька. Використання градієнтних масок для швидкого визначення центрів зображення плям лазерних пучків з підвищеною точністю. Проблемы управления и информатики. - №4, 2011.
73. Філінюк М. А., Ле Туан Ту, Піддубний О. П. Критеріальна оцінка ефективності узагальнених перетворювачів іммітансу / // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 1999. – № 1.
74. William K. Pratt, Introduction to Digital Image Processing, CRC Press, 2013.
75. Shtuchkin A. Gurov I. Structured light range sensing using color patterns and two stage dynamic programming. In: Proc. OSAV’2004, Int. Topical Meeting on Optical Sensing and Artificial Vision – 2004.
76. Zhang Li, Curless B., Seitz S. Rapid shape acquisition using color structured light and multipass dynamic programming. Int. Symp. on 3D Data Processing, Visualization and Transmission. Padova, Italy. – 2002.
77. Richard Hartley and Andrew Zisserman "Multiple View Geometry in Computer Vision". Cambridge University Press; 2nd edition (April 19, 2004).
78. L. I. Timchenko, A multistage parallel-hierarchic network as a model of a neurolike computation scheme, Cybernetics and Systems Analysis, 36, No. 2, (2000).
79. Параллельные методы и средства распознавания образов. Том 2 / под ред. А. Н. Свенсона. – К .: Наук. думка, 1985.
80. N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histogram", IEEE Trans. Syst. Man Cybern, 9, (1979).
81. Ta-Hsin Li, Gibson J. D. “Time correlation analysis of a class of nonstationary signals with an application to radar imaging.” IEEE Intl. Conf. Acoust., Speech and Signal Proc. ICASSP97 Munich, Germany, vol. 5, 1997.
82. C. M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer (2006).
83. S. M. Smith and J. M. Brady, "SUSAN - a new approach to low level image processing", International Journal of Computer Vision, 23(1), pp. 45-78, (May 1997) rdoi:10.1023/A:10 07963 8247101.
84. L. Breiman, "Random Forests Machine Learning", v.45, №.1, pp. 5-32 (2001).
85. S. V. Hlushakou and A. L. Klevtsov, "Programming in Delphi 7.0", Folio, pp. 415 (2003).
86. John G. Proakis and Dimitris K. Manolakis. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications. Cambridge University Press; 2nd edition (April 19, 2004).
87. Оптико-електронні технології аналізу біомедичних зображень: /С. В. Павлов, В. П. Кожем’яко, І. І. Бурденюк, Рамі Ребхі Хамді. – Вінниця, ВНТУ, 2011.
88. Павлов С. В. Исследование методов и разработка универсальных информационно-измерительных систем с оптическим преобразованием биомедицинской информации: дис. канд. техн. наук: 05.11.1/ Павлов Сергей Владимирович. – Вінниця, 1995.
89. В. М. Задачин, І. Г. Конюшенко. Чисельні методи : навчальний посібник. Х. : Вид. ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2014
90. Аналіз сучасних методів візуалізації даних в неврології і нейрохірургії з точки зору їх діагностичної цінності / [Злепко С. М., Бєлоусова О. В., Белзецький Р. С., Аль-Адемі Я. Т.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – № 1. – 2010.
91. Alon Harris, Giovanna Guidoboni, Brent Siesky. Ocular blood flow as a clinical observation: Value, limitations and data analysis. University of Missouri, Columbia, MO, USA, 2020.
92. Medina-Carnicer, R., Muñoz-Salinas, R., Yeguas-Bolivar, E., Diaz-Mas, L. A novel method to look for the hysteresist hresholds for the Canny edgedetector, Pattern Recognition, 44 (6), (2011).
93. Кожем'яко В. П. Образний відео-комп'ютер око-процесорного типу : монографія / В. П. Кожем'яко, Г. Л. Лисенко, А. А. Яровий, А. В. Ко¬жем'яко. ВНТУ.– Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2008.– 215 с. - ISBN 966-641-261-7.
94. Білинський Й. Й. Детектор виділення контуру розфокусованих зображень / Й. Й. Білинський, К. В. Огородник, І. В. Микулка // Наукові праці ВНТУ. – Вінниця.–2012. – №3.
95. Білинський Й. Й. Пристрій розпізнавання зображень на основі шаблонів і класифікаторів / Білинський Й. Й. Білинський В. Й. // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. – 2007. – №1 (13).
96. Білинський Й. Й. Класифікація методів крайового детектування зображень / Білинський Й. Й. // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2007. – № 1.
97. Білинський Й. Й. Субпікселне вимірювання геометричних параметрів сегментних елементів зображення / Білинський Й. Й. // Методи та прилади контролю якості. – 2007. – Вип. 19.
98. Свідоцтво на реєстрацію авторського права на твір № 23631 Україна. Комп’ютерна програма «Локалізація краю об’єкта на зображенні» / Й. Й. Білинський, П. М. Ратушний. Дата реєстрації 1.02.08. – 4 с.
99. Кожем’яко В. П. Вступ в алгоритмічну теорію ієрархії і паралелізму нейроподібних обчислювальних середовищ та її застосування до перетворення зоражень. Основи теорії пірамідально сітьового перетворення зображень : посібник / В. П. Кожем’яко, Л. І. Тимченко, Ю. Ф. Кутаєв, І. Д. Івасюк. – К.: УМК ВО, 1994.
100. Fernández-García, N. L., Carmona-Poyato, A., Medina-Carnicer, R., Madrid-Cuevas, F.J. Automatic generation of consensu sground truth for the comparison of edge detection techniques, Image and Vision Computing, 26 (4), pp. 496-511 (2008).
101. Vogel S., Schiele B. Semantic Modeling of Natural Scenes for Content-Based Image Retrieval // International Journal of Computer Vision. - 2007. – № 2.
102. Avrunin O., Tymkovych M., Pavlov S., Timchik S., Kisała P., Orakbaev Ye. Classification of CT-brain slices based on local histograms // Proc. SPIE 9816, Optical Fibers and their Applications 2015, 98161j (December 18, 2015); doi:10.1117/12.2229040.
103. Roger D. Peng and Elizabeth Matsui "The Art of Data Science". Bookdown 2017-04-26.
104. Яровий А. А. Паралельно-ієрархічні мережі як структурно-функціональний базис розробки оптико-електронної моделі для побудови образного комп'ютера / дис... канд. техн. наук: 05.13.13 / А. А. Яровий; Вінниц. нац. техн. ун-т. — Вінниця, 2004.
105. William K. Pratt, Introduction to Digital Image Processing, CRC Press, 2013.
106. P. J. Brockwelland R. A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, second edition, Springer-Verlag, New York., 2002.
107. Box George, Jenkins Gwilym, Time series analysis: forecasting and control, rev. 3 Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA , 1994.
108. Haykin S., Neural Networks, 2nd ed., New Jersey: Prentice Hall, 1999.
109. Dimitri P. Bertsekas, Linear network optimization: algorithms and codes, MIT Press, 1991.
110. Robert J. Howlett, L. C. Jain, Radial basis function networks 2: new advances in design, -Haidelberg; NewYork: Phisyca-Verl., 2001.
111. Корченко А., Терейковський І., Карпінський Н., Тинимбаєв С. Нейромережні моделі, методи та засоби оцінки параметрів безпеки інтернет-орієнтованих інформаційних систем: монографія. Київ: Наш Формат, 2016.
112. Павлов С. В., Кожемяко В. П., Ганиш Н. В., Бурденюк І. І. Оптико-електронні інформаційні технології контролю реологічних властивостей крові. Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – № 2 (9). – 2007.
113. Cho Y.H. “An Efficient Compression of Image Data Using Neural Networks of Hybrid Learning Algorithm”. Int. ICSC/IFAC Symposium on Neural Computation – NC’98, Vienna, Austria, 1998.
114. Rosenfeld A. A., Troy E. B. Visual Texture Analysis./ In Proc. UMR-Mervin J. Kelly Communication Conf. - Missuri: University of Misscuri-Rolla, Oct. 1970, Section 10-1.
115. Schirripa Spagnolo G., Guattari G., Sapia C., Ambrosini D. Threedimensional optical profilometry for artwork inspection. J. Opt. A: Pure Appl. Opt. – 2000. – V. 2.
116. Воробель Р. А. Цифрова обробка зображень на основі теорії контрастності : дис. д-ра техн. наук : 05.13.06 / НАН України. – Л., 1999.
117. Wójcik, W., Pavlov, S., Kalimoldayev, M. (2019). Information Technology in Medical Diagnostics II. London: Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages, https://doi.org/10.1201/ 9780429057618. eBook ISBN 9780429057618.
118. Pavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages. https://doi.org/10.1201/9781315098050. eBook ISBN 9781315098050.
119. Pavlov Sergii, Avrunin Oleg, Hrushko Oleksandr, and etc. System of three-dimensional human face images formation for plastic and reconstructive medicine // Teaching and subjects on bio-medical engineering Approaches and experiences from the BIOART-project Peter Arras and David Luengo (Eds.), 2021, Corresponding authors, Peter Arras and David Luengo. Printed by Acco cv, Leuven (Belgium). - 22 P. ISBN: 978-94-641-4245-7.
120. Інтелектуальні технології в медичній діагностиці, лікуванні та реабілітації: монографія / [С. В Павлова, О. Г. Авруніна, С. М. Злепка, Є. В. Бодянського та ін.]; за редакцією С. Павлова, О. Авруніна. – Вінниця: ПП «ТД «Едельвейс і К», 2019. –260 с. ISBN 978-617-7237-59-3
121. Фотодинамічна терапія з вибірковим лазерним сканувальним опроміненням поверхневих новоутворень : монографія / за заг. ред. С. В. Павлова. – Вінниця : ВНТУ, 2018. – 180 с. ISBN 978-966-641-713-1
122. Інтелектуальні технології комп’ютерного планування та моделювання в медичній діагностиці, лікуванні та реабілітації: монографія // за редакцією С. В. Павлова, О. Г. Авруніна, О. В. Грушка – Житомир : ПП «Євро-Волинь», 2021. – 202 с. ISBN 978-617-7992-15-7
123. Wójcik, W.; Mezhiievska, I.; Pavlov, S. V.; Lewandowski, T.; Vlasenko, O.V.; Maslovskyi, V.; Volosovych, O.; Kobylianska, I.; Moskovchuk, O.; Ovcharuk, V.; Lewandowska, A. Medical Fuzzy-Expert System for Assessment of the Degree of Anatomical Lesion of Coronary Arteries. Int. J. Environ. Res. Public Health 2023, 20, 979. https://doi.org/10.3390/ijerph20020979(Q 1)
124. Bisikalo, O.; Kharchenko, V.; Kovtun, V.; Krak, I.; Pavlov, S. Parameterization of the Stochastic Model for Evaluating Variable Small Data in the Shannon Entropy Basis, Entropy 2023, 25, 184. https://doi.org/10.3390/e25020184 (Q 2)
125. Kukharchuk, Vasyl V., Sergii V. Pavlov*, Volodymyr S. Holodiuk, Valery E. Kryvonosov, Krzysztof Skorupski, Assel Mussabekova, and Gaini Karnakova. 2022. "Information Conversion in Measuring Channels with Optoelectronic Sensors" Sensors 22, no. 1: 271. https://doi.org/10.3390/s22010271 (Q 2)
126. Liudmyla Shkilniak, Waldemar Wójcik, Sergii Pavlov, Oleg Vlasenko, Orken Mamyrbayev, and etc. Expert fuzzy systems for evaluation of intensity of reactive edema of soft tissues in patients with diabetes, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 2022/9/30, Vol. 12, № 3, P. 59-63.
127. Vasyl Kukharchuk, Waldemar Wójcik, Sergii Pavlov, and etc. Features of the angular speed dynamic measurements with the use of an encoder, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 2022/9/30, Vol. 12, № 3, P. 20-26.
128. Ainur Orazayeva, Jamalbek Tussupov, Waldemar Wójcik, Sergii Pavlov Methods for detecting and selecting areas on texture biomedical images of breast cancer, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 2022/9/30, Vol. 12, № 3, P. 69-72.
129. Abdelrahman, L.; Ghamdi, M. A.; Collado-Mesa, F.; Abdel-Mottaleb, M. Convolutional neural networks for breast cancer detection in mammography: A survey. Comput. Biol. Med. 2021, 131, 104248.
130. Blakely, T.; Shaw, C.; Atkinson, J.; Cunningham, R.; Sarfati, D. Social inequalities or inequities in cancer incidence? Repeated census-cancer cohort studies, New Zealand 1981–1986 to 2001–2004. Cancer Causes Control 2011, 22, 1307–1318. [CrossRef] [PubMed]
131. Lotter, W.; Diab, A. R.; Haslam, B.; Kim, J. G.; Grisot, G.; Wu, E.; Sorensen, A. G. Robust breast cancer detection in mammography and digital breast tomosynthesis using an annotation-efficient deep learning approach. Nat. Med. 2021, 27, 244–249.
132. Kukharchuk, Vasyl V., Sergii V. Pavlov, Volodymyr S. Holodiuk, Valery E. Kryvonosov, Krzysztof Skorupski, Assel Mussabekova, and Gaini Karnakova. 2022. "Information Conversion in Measuring Channels with Optoelectronic Sensors" Sensors 22, no. 1: 271. https://doi.org/10.3390/s22010271
133. Avrunin, O.G.; Nosova, Y.V.; Pavlov, S.V.; Shushliapina, N.O.; and etc. Research Active Posterior Rhinomanometry Tomography Method for Nasal Breathing Determining Violations. Sensors 2021, 21, 8508. doi: 10.3390/s21248508, https://www.mdpi.com/1424-8220/21/24/8508
134. Avrunin, O.G.; Nosova, Y.V.; Pavlov, S.V.; and etc. Possibilities of Automated Diagnostics of Odontogenic Sinusitis According to the Computer Tomography Data. Sensors 2021, 21, 1198. https://doi.org/10.3390/ s21041198 (Q2).
135. Yurii O. Bezsmertnyi, Sergii V. Pavlov, and etc. "Information model for forecasting of violation reparative osteogenesis of long bonds", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 111762A (6 November 2019); https://doi.org/10.1117/12.2536250.
136. Leonid I. Timchenko, Natalia I. Kokriatskaia, Sergii V. Pavlov, and etc. "Method of indicators forecasting of biomedical images using a parallel-hierarchical network", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 111762Q (6 November 2019);https://doi.org/10.1117/12.2536808.
137. Volodymyr D. Mishalov, Viktor T. Bachinsky, Oleg Ya. Vanchuliak, Alina Y. Zavolovitch, Yuliya V. Sarkisova, Alexander G. Ushenko, Sergii V. Pavlov, and etc. "Jones matrix mapping of polycrystalline networks of layers of main types of amino acids", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117606 (6 November 2019); https://doi.org/10.1117/12.2536245.
138. Sergey I. Vyatkin, Olexander N. Romanyuk, Sergii V. Pavlov, and etc. "Transformation of polygonal description of objects into functional specification based on three-dimensional patches of free forms", Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117622 (6 November 2019); https://doi.org/10.1117/12.2537043.
139. Pavlov S.V. Selective irradiation of superficial tumours depending on the photosensitiser fluorescence in the tissue/ O. M. Chepurna, V. V. Kholin, S. V. Pavlov, and etc. // Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 53-58; https://www.taylorfrancis.com/
books/e/9780429615498/chapters/10.1201/9780429057618-8.
140. Pavlov S.V. Methods and computer tools for identifying diabetes-induced fundus pathology // S.V. Pavlov, T.A. Martianova, Y.R. Saldan, and etc. // Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 87-99; https://www.taylorfrancis.com/books/e/9780429615498/chapters/
10.1201/ 9780429057618-12.
141. Dubolazov O. V., Ushenko A. G, Pavlov S. V., and etc. The complex degree of coherence of the laser images of blood plasma and the diagnostics of oncological changes of human tissues, Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 185-194;
142. O. V. Dubolazov, A. G. Ushenko, Y. A. Ushenko, M. Yu. Sakhnovskiy, P. M. Grygoryshyn, N. Pavlyukovich, O. V. Pavlyukovich, V. T. Bachynskiy, S. V. Pavlov, V. D. Mishalov, Z. Omiotek & O. Mamyrbaev. Laser Müller matrix diagnostics of changes in the optical anisotropy of biological tissues/ Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 195-203;
143. Dubolazov O. V. , Ushenko A. G. . Pavlov, S. V, and etc. Laser microscopy of polycrystalline human blood plasma films, Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press, Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 205-217.
144. Rovira R. H., Pavlov S. V., Wójcik W. and etc. Tele-detection system for the automatic sensing of the state of the cardiovascular functions in situ, Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press / Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 289-296.
145. Vlasenko O., Wójcik W., Pavlov S. V., and etc. Multichannel system for recording myocardial electrical activity, Information Technology in Medical Diagnostics II. CRC Press / Balkema book, 2019 Taylor & Francis Group, London, UK, PP. 307-314;
146. Olexander N. Romanyuk, Sergii V. Pavlov, and etc. Offsetting and blending with perturbation functions // Proc. SPIE 11045, Optical Fibers and Their Applications 2018, 110450W, 2019; doi: 10.1117/12.2522353;https://doi.org/10.1117/12.2522353.
147. Olexander N. Romanyuk, Sergii V. Pavlov, and etc. A GPU-based multi-volume rendering for medicine // Proc. SPIE 11045, Optical Fibers and Their Applications 2018, 1104513, 2019); doi: 10.1117/12.2522408; https://doi.org/10.1117/12.2522408.
148. Olexander N. Romanyuk, Sergii V. Pavlov, and etc. Offsetting and blending with perturbation functions // Proc. SPIE 10808, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2018, 108082Y, doi: 10.1117/12.2501694; https://doi.org/10.1117/12.2501694/.
149. Leonid I. Timchenko, Sergii V. Pavlov, and etc. Precision measurement of coordinates of power center of extended laser path images // Proc. SPIE 10808, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2018, 1080810; doi: 10.1117/12.2501628; https://doi.org/10.1117/12.2501628.
Опубліковані
August 22, 2024
Категорії
Авторське право (c) 2024 Видавництво ВНТУ
Детальніше про доступний формат видання: Книга в м'якій обкладинці
Книга в м'якій обкладинці
Physical Dimensions
