Organizace U  S Kód
hodnocení
Skupina
oborů
Body
výsledku
Body
upravené
Podíl VOBody VOBody VO
upravené
H14
Masarykova univerzita / Fakulta informatiky1415 Jimp 4109.59587.0661109.59587.066
Výsledky hodnocení dříve prezentovala speciální podoba stránek výskytů výsledků doplněná informacemi o hodnocení daného výskytu a výsledku. To zde supluji doplněním kopií stránek z rvvi.cz/riv z 18.12.2017 o relevantní údaje z dat H16. Najetí myší na kód či skupinu zobrazí vysvětlující text (u některých vyřazených není k dispozici). Čísla jsou oproti zdroji zaokrouhlena na 3 desetinná místa.

Efficient k-NN based HEp-2 cells classifier (2014)výskyt výsledku

Identifikační kódRIV/00216224:14330/14:00073423
Název v anglickém jazyceEfficient k-NN based HEp-2 cells classifier
DruhJ - Článek v odborném periodiku
Jazykeng - angličtina
Obor - skupinaI - Informatika
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2014
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku1
Počet tvůrců celkem3
Počet domácích tvůrců3
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrcůRoman Stoklasa (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3323188)
Tomáš Majtner (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6909779)
David Svoboda (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6056229)
Popis výsledku v anglickém jazyceHuman Epithelial (HEp-2) cells are commonly used in the Indirect Immunofluorescence (IIF) tests to detect autoimmune diseases. The diagnosis consists of searching and classification to specific patterns created by Anti-Nuclear Antibodies (ANAs) in the patient serum. Evaluation of the IIF test is mostly done by humans, which means that it is highly dependent on the experience and expertise of the physician. Therefore, a significant amount of research has been focused on the development of computer aideddiagnostic systems which could help with the analysis of images from microscopes. This work deals with the design and development of HEp-2 cells classifier. The classifier is able to categorize pre-segmented images of HEp-2 cells into 6 classes. The coreof this engine consists of the following image descriptors: Haralick features, Local Binary Patterns, SIFT, surface description and a granulometry-based descriptor. These descriptors produce vectors that form metric spaces.
Klíčová slova oddělená středníkemHEp-2 cells; Classifier; Image descriptor; Classification; Nearest neighbours; IIF; Indirect Immunofluorescence
Stránka www, na které se nachází výsledek-
DOI výsledku10.1016/j.patcog.2013.09.021

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název periodikaPATTERN RECOGNITION
ISSN0031-3203
Svazek periodika47
Číslo periodika v rámci uvedeného svazku7
Stát vydavatele periodikaGB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku10
Strana od-do2409-2418
Kód UT WoS článku podle Web of Science000334978100012
EID výsledku v databázi Scopus-

Ostatní informace o výsledku

PředkladatelMasarykova univerzita / Fakulta informatiky
DodavatelGA0 - Grantová agentura České republiky (GA ČR)
Rok sběru2015
SpecifikaceRIV/00216224:14330/14:00073423!RIV15-GA0-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku12.05.2015
Kontrolní číslo152516738

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Projekt podporovaný GA ČR v programu GBGBP302/12/G157 - Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii (2012 - 2018)