CCL

Összesen 20 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM076774
035-os BibID:(WoS)000454223100001 (Scopus)85061934083
Első szerző:Antal Bálint (informatikus)
Cím:Data analysis applied to diabetic retinopathy screening : performance evaluation / Bálint Antal, Mayo Kayann Guerra Silva Tavares, László Kovács, Balázs Harangi, István Lázár, Brigitta Nagy, György Kovács, József Szakács, János Tóth, Tünde Pető, Adrienne Csutak, András Hajdu
Dátum:2018
ISSN:1787-5021 1787-6117
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Annales Mathematicae et Informaticae. - 49 (2018), p. 3-9. -
További szerzők:Tavares, Mayo Kayann Guerra Silva Kovács László (1984-) (informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Lázár István (1986-) (programtervező matematikus) Nagy Brigitta (1986-) (informatikus) Kovács György (1984-) (programtervező matematikus, fizikus) Szakács József (1985-) (programtervező matematikus) Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Pető Tünde (1970-) (orvos, szemész) Csutak Adrienne (1971-) (szemész) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM074153
Első szerző:Antal Bálint (informatikus)
Cím:Data Analysis Applied to Diabetic Retinopathy Screening: Performance Evaluation / B. Antal, M.K.G.S. Tavares, L. Kovacs, B. Harangi, T. Peto, A. Csutak, A. Hajdu
Dátum:2017
ISSN:1120-6721 1724-6016
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idézhető absztrakt
Megjelenés:European Journal Of Ophthalmology 27 : 3 (2017), p. E124-E125. -
További szerzők:Tavares, Mayo Kayann Guerra Silva Kovács László (1984-) (informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Pető Tünde (1970-) (orvos, szemész) Csutak Adrienne (1971-) (szemész) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM074274
Első szerző:Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:Detection of the optic disc and the macula through combining algorithms / András Hajdu, Rashid Jalal Qureshi, Tünde Pető, Brigitta Nagy, László Kovács, Balázs Harangi
Dátum:2010
Megjelenés:Debrecen : Faculty of Informatics, 2010
Terjedelem:17 p.
Megjegyzések:(Technical Report ; 7. Preprints ; 380.)
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok kutatási jelentés
További szerzők:Qureshi, Rashid Jalal (1977-) (informatikus) Pető Tünde (1970-) (orvos, szemész) Nagy Brigitta (1986-) (informatikus) Kovács László (1984-) (informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Technical Report. Preprints
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM067049
Első szerző:Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:Composing ensembles by stochastic approach under execution time constraint / A. Hajdu, H. Toman, L. Kovács, L. Hajdu
Dátum:2016
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok tanulmány, értekezés
Megjelenés:Proceedings of the 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2016), Cancun, Mexico, 2016 . - p. 222-227.
További szerzők:Tomán Henrietta (1976-) (matematikus, informatikus) Kovács László (1984-) (informatikus) Hajdu Lajos (1968-) (matematikus)
Pályázati támogatás:VKSZ_14-1-2015-0072
Egyéb
GINOP-2.1.1-15-2015-00376
Egyéb
SCOPIA
Egyéb
Development of diagnostic tools based on endoscope technology
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Szerző által megadott URL
DOI
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM047534
035-os BibID:(WoS)000324597800003 (Scopus)84884559593
Első szerző:Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:Generalizing the majority voting scheme to spatially constrained voting / András Hajdu, Lajos Hajdu, Ágnes Jónás, László Kovács, Henrietta Tomán
Dátum:2013
ISSN:1057-7149
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Testreszabható tartalomkezelő eljárások
Megjelenés:IEEE Transactions on Image Processing. - 22 : 11 (2013), p. 4182-4194 . -
További szerzők:Hajdu Lajos (1968-) (matematikus) Jónás Ágnes (1985-) (alkalmazott matematikus) Kovács László (1984-) (informatikus) Tomán Henrietta (1976-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0001
TÁMOP
Nagy mennyiségű adat testreszabható, hatékony felhasználása
NK101680
OTKA
TÁMOP-4.2.1./B-09/1/KONV-2010-0007
TÁMOP
János Bolyai grant
MTA
OTKA-100339
OTKA
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM047495
Első szerző:Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:Diversity measures for majority voting in the spatial domain / Andras Hajdu, Lajos Hajdu, Laszlo Kovacs, Henrietta Toman
Dátum:2013
ISSN:0302-9743
ISBN:978-3-642-40845-8
Tárgyszavak:Természettudományok Matematika- és számítástudományok könyvfejezet
Testreszabható tartalomkezelő eljárások
Megjelenés:Hybrid Artificial Intelligent Systems : 8th International Conference, HAIS 2013, Salamanca, Spain, September 11-13, 2013. Proceedings. - p. 314-323. -
További szerzők:Hajdu Lajos (1968-) (matematikus) Kovács László (1984-) (informatikus) Tomán Henrietta (1976-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0001
TÁMOP
Nagy mennyiségű adat testreszabható, hatékony felhasználása
TÁMOP-4.2.4.A/2-11-1-2012-0001
TÁMOP
János Bolyai grant
MTA
OTKA-100339
OTKA
OTKA-NK101680
OTKA
TÁMOP-4.2.1./B-09/1/KONV-2010-0007
TÁMOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM102065
Első szerző:Harangi Balázs (programtervező matematikus)
Cím:Cell detection on digitized Pap smear images using ensemble of conventional image processing and deep learning techniques / Harangi Balázs, Tóth János, Bogacsovics Gergő, Kupás Dávid, Kovács László, Hajdu András
Dátum:2019
Megjegyzések:In this paper, we focus on the problem of cell segmentation in digitized Pap smear images, which is a pre-requisite of automatically detecting cervical cancer in its early stage. According to the trends, we consider deep learning based approaches in the form of applying fully convolutional neural networks (FCNNs). A common bottleneck of deep learning is that large annotated dataset is required for proper training. As large public datasets are not yet available in this field, we have composed a corresponding manually labeled dataset. Though this dataset is quite large, the manual annotation is less reliable in this domain, so we had to apply such a deep learning framework that is able to overcome this issue. Accordingly, we have applied such an ensemble of FCNN and traditional segmentation approaches that provide sufficiently large diversity according to the most challenging manual annotation-related issues, like the inaccurate selection of cell boundaries. We propose ensembles to merge the outputs of the different segmentation methods, which have been proven superior to any of the ensemble members according to our experimental studies.
ISBN:9781728131405
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Pap smear test
cell segmentation
deep learning
region-based combination
Megjelenés:11th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA 2019) / eds. S. Lončarić, R. Bregović, M. Carli, M. Subašić. - p. 38-42. -
További szerzők:Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Bogacsovics Gergő (1996-) (informatikus) Kupás Dávid (1996-) (programtervező informatikus) Kovács László (1984-) (informatikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:Bolyai János Kutatási Ösztöndíj
MTA
EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
GINOP-2.2.1-18-2018-00012
GINOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

8.

001-es BibID:BIBFORM104328
035-os BibID:(Scopus)85140972315
Első szerző:Kapusi Tibor Péter (mérnökinformatikus, villamosmérnök)
Cím:Deep learning-based anomaly detection for imaging in autonomous vehicles / Tibor Péter Kapusi, László Kovács, András Hajdu
Dátum:2022
Megjegyzések:Autonomous driving and self-driven vehicles have become among the most pursued research areas in recent years. Nowadays, various driving tasks can be solved by applying the newest machine learning techniques such as line tracking, traffic sign recognition, automated speed adjustment, and parking. However, difficult visual conditions and anomalies can cause problems in selected algorithms, which may occur unexcepted and failure operations in these cases. It is also expected not just very expensive to do such kinds of experiments, but these problematic conditions are also lead to dangerous traffic situations at the same time. We made an effort to put these kinds of studies into a cost-effective and safe model-scale environment. This paper introduces an anomaly detection method capable of recognizing abnormal and burnt-out objects in image scenes. Our proposed method is based on a fast neural network architecture using YOLO layers to detect regions. Our experiments demonstrate the capabilities and detection accuracy of the designed neural network, called anomalyNet, with the complete training and evaluation process. In the study, we work with publicly available datasets, but our model-sized track and DAVE (University of Debrecen Autonomous VehiclE) play an important role also.
ISBN:9781665496520
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok tanulmány, értekezés
könyvrészlet
anomaly detection
anomalyNet
autonomous driving
deep learning
burn-out
DAVE
model sized autonomous vehicle
YOLO
Megjelenés:2022 IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS): Proceedings (2022.05.16-18.)(Debrecen) / szerk. Fazekas István. - p. 142-147. -
További szerzők:Kovács László (1984-) (informatikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

9.

001-es BibID:BIBFORM074183
Első szerző:Kovács László (informatikus)
Cím:Hybrid Small Size hpcResource - HuSSaR [mintaotalom] / Kovács László, Hajdu András, Harangi Balázs, Sós Anita
Dátum:2018
Megjelenés:Budapest : Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatala, 2018
Terjedelem:4 p.
ISBN:Elbírálás alatt
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok szabadalom
oltalmi forma
További szerzők:Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Sós Anita (1988-) (informatikus könyvtáros)
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

10.

001-es BibID:BIBFORM074185
Első szerző:Kovács László (informatikus)
Cím:High Performance Computing in Medical Image Analysis HuSSaR / Laszló Kovács, Roland Kovács, András Hajdu
Dátum:2018
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok nem besorolt
egyéb
Megjelenés:arXiv. - 1 (2018), p. 1-4. -
További szerzők:Kovács Roland Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:GINOP-2.1.7-15-2016-01641
GINOP
EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

11.

001-es BibID:BIBFORM033069
Első szerző:Kovács László (informatikus)
Cím:Gráf alapú vakfolt és sárgafolt detektálás retina felvételeken / László Kovács, Balázs Harangi, Brigitta Nagy, Rashid Jalal Qureshi, András Hajdu
Dátum:2011
Tárgyszavak:Természettudományok Matematika- és számítástudományok előadáskivonat
retina
Megjelenés:8th Conference of the Hungarian Association for Image Processing and Pattern Recognition January 25-28, 2011 Szeged, Hungary : Proceedings of KÉPAF 2011 / szerk. Zoltán Kató, Palágyi Kálmán, Erdőhelyi Balázs. - p. 329-341
További szerzők:Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Nagy Brigitta (1986-) (informatikus) Qureshi, Rashid Jalal (1977-) (informatikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Szerző által megadott URL
Borító:

12.

001-es BibID:BIBFORM012422
Első szerző:Kovács László (informatikus)
Cím:Graph Based Detection of Optic Disc and Fovea in Retinal Images / Laszlo Kovacs, Rashid Jalal Qureshi, Brigitta Nagy, Balazs Harangi, Andras Hajdu
Dátum:2010
Megjegyzések:Diabetic retinopathy (DR) is the damage to the eye's retina that occurs with long-term diabetes, which can eventually lead to blindness. Screening programs for DR are being introduced, however, an important prerequisite for automation is the accurate localization of the main anatomical features in the image, notably the optic disc (OD) and the macula. A series of interesting algorithms have been proposed in the recent past and the performance is generally good, but each method has situations, where it fails. This paper presents a novel framework for automatic detection of optic disc and macula in retinal fundus images using a combination of different optic disc and macula detectors represented by a weighted complete graph. A node pruning procedure removes the worst vertices of the graph by satisfying predefined geometric constraints and get best possible detector outputs to be combined using a weighted average. The extensive tests have shown that combining the predictions of multiple detectors is more accurate than any of the individual detectors making up the ensemble.
ISBN:978-1-4244-7985-6
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok tanulmány, értekezés
Anatomical features
Automatic Detection
Complete graphs
Diabetic retinopathy
Fundus image
Geometric constraint
Graph-based detection
Multiple detectors
Node pruning
Optic disc
Retinal image
Screening programs
Weighted averages
Eye protection
Graph theory
Image enhancement
Ophthalmology
Soft computing
Detectors
Megjelenés:Proceedings of IEEE 4th International Workshop on Soft Computing Applications, Arad-Romania. - p. 143-148. -
További szerzők:Qureshi, Rashid Jalal (1977-) (informatikus) Nagy Brigitta (1986-) (informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:
Rekordok letöltése1 2