Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM113248
035-os BibID:	(cikkazonosító)116 (WoS)000964678700001 (Scopus)85153042806
Első szerző:	Bérczes Attila (matematikus)
Cím:	Additive Diophantine Equations with Binary Recurrences, S-Units and Several Factorials / Attila Bérczes, Lajos Hajdu, Florian Luca, István Pink
Dátum:	2023
ISSN:	1422-6383 1420-9012
Tárgyszavak:	Természettudományok Matematika- és számítástudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk Greatest prime factor baker`s method binary recurrence sequence
Megjelenés:	Results in Mathematics. - 78 : 4 (2023), p. 1-32. -
További szerzők:	Hajdu Lajos (1968-) (matematikus) Luca, Florian Pink István (1973-) (matematikus)
Pályázati támogatás:	128088 Egyéb 130909 Egyéb EFOP-3.6.1-16-2016-00022 EFOP
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM115167
035-os BibID:	(cikkazonosító)3992 (WoS)001081045200001 (Scopus)85176403648
Első szerző:	Tóth János (programtervező matematikus)
Cím:	Using Noisy Evaluation to Accelerate Parameter Optimization of Medical Image Segmentation Ensembles / Tóth János, Tomán Henrietta, Hajdu Gabriella, Hajdu András
Dátum:	2023
ISSN:	2227-7390
Megjegyzések:	An important concern with regard to the ensembles of algorithms is that using the individually optimal parameter settings of the members does not necessarily maximize the performance of the ensemble itself. In this paper, we propose a novel evaluation method for simulated annealing that combines dataset sampling and image downscaling to accelerate the parameter optimization of medical image segmentation ensembles. The scaling levels and sample sizes required to maintain the convergence of the search are theoretically determined by adapting previous results for simulated annealing with imprecise energy measurements. To demonstrate the efficiency of the proposed method, we optimize the parameters of an ensemble for lung segmentation in CT scans. Our experimental results show that the proposed method can maintain the solution quality of the base method with significantly lower runtime. In our problem, optimization with simulated annealing yielded an F1-score of 0.9397 and an associated MCC of 0.7757. Our proposed method maintained the solution quality with an F1-score of 0.9395 and MCC of 0.7755 while exhibiting a 42.01% reduction in runtime. It was also shown that the proposed method is more efficient than simulated annealing with only sampling-based evaluation when the dataset size is below a problem-specific threshold.
Tárgyszavak:	Természettudományok Matematika- és számítástudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk ensembles medical image processing segmentation noisy evaluation parameter optimization simulated annealing
Megjelenés:	Mathematics. - 11 : 18 (2023), p. 1-17. -
További szerzők:	Tomán Henrietta (1976-) (matematikus, informatikus) Hajdu Gabriella (matematikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:	TKP2021-NKTA-34 Egyéb
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: