|
|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2023 |
| 1. |
A. V. Gaidel, V. V. Podlipnov, N. A. Ivliev, R. A. Paringer, P. A. Ishkin, S. V. Mashkov, R. V. Skidanov, “Agricultural plant hyperspectral imaging dataset”, Компьютерная оптика, 47:3 (2023), 442–450  |
6
|
| 2. |
Ю. Д. Агафонова, А. В. Гайдель, П. М. Зельтер, А. В. Капишников, А. В. Кузнецов, Е. Н. Суровцев, А. В. Никоноров, “Совместный анализ рентгенологических протоколов и компьютерных томограмм для автоматического уточнения патологических состояний головного мозга”, Компьютерная оптика, 47:1 (2023), 152–159 |
|
2022 |
| 3. |
В. В. Коневский, А. В. Благов, А. В. Гайдель, А. В. Капишников, А. В. Куприянов, Е. Н. Суровцев, Д. Г. Асатрян, “Повышение эффективности анализа изображений МРТ головного мозга с использованием отбора признаков”, Компьютерная оптика, 46:4 (2022), 621–627 |
|
2021 |
| 4. |
А. Д. Фида, А. В. Гайдель, Н. С. Демин, Н. Ю. Ильясова, Е. А. Замыцкий, “Автоматическое совмещение изображений оптической когерентной томографии и снимков глазного дна”, Компьютерная оптика, 45:5 (2021), 721–727 |
6
|
| 5. |
А. А. Слуднова, В. В. Шутько, А. В. Гайдель, П. М. Зельтер, А. В. Капишников, А. В. Никоноров, “Выявление патологических изменений в легких на основе совместного анализа радиологических отчетов и томографических изображений”, Компьютерная оптика, 45:2 (2021), 261–266 |
5
|
|
2020 |
| 6. |
Ю. Д. Агафонова, А. В. Гайдель, П. М. Зельтер, А. В. Капишников, “Эффективность алгоритмов машинного обучения и свёрточной нейронной сети для обнаружения патологических изменений на магнитно-резонансных томограммах головного мозга”, Компьютерная оптика, 44:2 (2020), 266–273 |
25
|
| 7. |
Т. А. Пашина, А. В. Гайдель, П. М. Зельтер, А. В. Капишников, А. В. Никоноров, “Сравнение алгоритмов выделения области интереса на компьютерных томограммах легких”, Компьютерная оптика, 44:1 (2020), 74–81 |
10
|
|
2018 |
| 8. |
А. В. Гайдель, А. В. Капишников, Ю. С. Пышкина, А. В. Колсанов, А. Г. Храмов, “Метод анализа динамических изображений нефросцинтиграфии”, Компьютерная оптика, 42:4 (2018), 688–694 |
4
|
|
2017 |
| 9. |
А. В. Гайдель, А. Г. Храмов, А. В. Капишников, А. В. Колсанов, Ю. С. Пышкина, “Метод анализа цифровых нефросцинтиграмм на основе яркостных и геометрических характеристик изображений”, Компьютерная оптика, 41:1 (2017), 103–109 |
3
|
|
2016 |
| 10. |
А. В. Гайдель, В. Р. Крашенинников, “Отбор признаков для задачи диагностики остеопороза по рентгеновским изображениям шейки бедра”, Компьютерная оптика, 40:6 (2016), 939–946 |
8
|
| 11. |
А. В. Гайдель, “Согласованные полиномиальные признаки для анализа полутоновых биомедицинских изображений”, Компьютерная оптика, 40:2 (2016), 232–239 |
14
|
|
2015 |
| 12. |
В. В. Кутикова, А. В. Гайдель, “Исследование методов отбора информативных признаков для задачи распознавания текстурных изображений с помощью масок Лавса”, Компьютерная оптика, 39:5 (2015), 744–750 |
6
|
| 13. |
А. В. Гайдель, “Метод согласования направленных текстурных признаков в задачах анализа биомедицинских изображений”, Компьютерная оптика, 39:2 (2015), 287–293 |
4
|
|
2014 |
| 14. |
А. В. Гайдель, П. М. Зельтер, А. В. Капишников, А. Г. Храмов, “Возможности текстурного анализа компьютерных томограмм в диагностике хронической обструктивной болезни”, Компьютерная оптика, 38:4 (2014), 843–850 |
|
Обратная связь: