CCL

Összesen 51 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM104441
035-os BibID:(Scopus)85107864355
Első szerző:Ahammed Ahiya (Informatics)
Cím:Hybrid AdaBoost and Naïve Bayes classifier for supervised learning / Ahammed Ahiya, Harangi Balazs, Hajdu Andras
Dátum:2021
ISSN:1613-0073
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:Proceedings of the 1st Conference on Information Technology and Data Science / ed. István Fazekas, András Hajdu, Tibor Tómács. - p. 1-18. -
További szerzők:Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:GINOP-2.2.1-18-2018-00012
GINOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Szerző által megadott URL
Borító:

2.

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:

3.

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:

4.

001-es BibID:BIBFORM077617
Első szerző:Besenczi Renátó (mérnökinformatikus)
Cím:Automatic optic disc and optic cup detection in retinal images acquired by mobile phone / Renátó Besenczi, Kristóf Szitha, Balázs Harangi, Adrienne Csutak, András Hajdu
Dátum:2015
Megjegyzések:Medical image processing plays an important role in the automatic detection of certain eye diseases, disease documentation, treatment monitoring and educational purposes. The continuous improvement of the hardware of mobile phones gives us the ability to capture images like this. Interesting question can be: are these images suitable for automatic image processing, or more specifically, how much information can be obtained from this kind of images? In this paper, we would like to investigate whether a mobile device suitable to use as a medical diagnostic tool. We present a comparison between images made by a mobile device and a clinical eye examination one. We perform optic disc and optic cup detection from which we calculate cup to disc ratio. Our results show that images acquired by mobile phone are suitable for automatic image processing. Beyond these, a database of images were set up to allow researchers to test their algorithms and methods for image processing.
ISBN:978-1-4673-8032-4
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
Mobile retinal imaging
Cup to disc ratio
Medical image processing
Megjelenés:ISPA 2015 : 9th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis / eds. S. Loncaric, D. Lerski, H. Eskola, R. Bregovic. - p. 193-198. -
További szerzők:Szitha Kristóf Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Csutak Adrienne (1971-) (szemész) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0001
TÁMOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM115602
Első szerző:Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:Increasing the diversity of ensemble members for accurate brain tumor classification / Gergo Bogacsovics; Balazs Harangi; Andras Hajdu
Dátum:2023
ISSN:2372-9198
ISBN:9798350312249
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:36th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, CBMS 2023. - p. 529-534. -
További szerzők:Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:ÚNKP-22-3-II-DE-109
Egyéb
TKP2021-NKTA-34
Egyéb
Internet cím:DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM104442
035-os BibID:(Scopus)85125326135
Első szerző:Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:Cell Segmentation in Digitized Pap Smear Images Using an Ensemble of Fully Convolutional Networks / Gergő Bogacsovics, András Hajdu, Balázs Harangi
Dátum:2021
ISBN:978-1-6654-2897-2
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:2021 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium : Proceedings. - p. 1-6. -
További szerzők:Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Pályázati támogatás:ÚNKP-21-3-I-DE-99
Egyéb
ÚNKP-20-5-DE31
Egyéb
GINOP-2.2.1-18-2018-00012
GINOP
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM102586
Első szerző:Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:Napelemfarmok Magyarország területén történő elhelyezését segítő döntéstámogató rendszer fejlesztése / Bogacsovics Gergő, Hajdu András, Harangi Balázs, Lakatos István, Lakatos Róbert, Szabó Marianna, Tiba Attila, Tóth János
Dátum:2021
ISSN:2786-1910
Megjegyzések:A világ energia és ásványkincsek iránti étvágya kielégíthetetlennek tűnik. A Földünkön lévő fosszilis tüzelőanyagok természetes tartalékainak a jelenlegi ütemben történő kiaknázásával az elkövetkezendő évtizedekben súlyos energiahiányra visszavezethető problémákkal nézhet szembe az emberiség. Ezért a figyelmünket olyan megújuló energiaforrások felé kell fordítanunk, mint például a napenergia. A napelemparkok helyszínének kiválasztása kulcsfontosságú kérdés, mivel közvetlen hatással van a teljesítményre, a gazdasági, környezeti és szociális kérdésekre, valamint a meglévő és a jövőbeli infrastruktúrákra. Ezért ebben a tanulmányban az elsődleges célunk a kormányzati (Minisztérium/MAVIR) döntéstámogatás a napelemfarmok elhelyezésének kérdésében, ami a későbbiekben továbbfejleszthető befektetői, lakossági felhasználásra. Az általunk használt publikus adatbázisokból földrajzi koordináták szerint kinyert jellemzők (közvetlen normál besugárzás, átlagos levegő hőmérséklet, tengerszint feletti magasság, elektromos hálózati elemek) felhasználásával kialakított matematikai modell által szolgáltatott jóságérték jelzi a napelemparkok telepítéséhez legalkalmasabb régiók elhelyezkedését.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
megújuló energia
jóságbecslés
nagymennyiségű adatelemzés
napelemfarmok elhelyezése
Megjelenés:Közigazgatástudomány. - 1 : 2 (2021), p. 134-145. -
További szerzők:Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Lakatos István (1995-) (programtervező informatikus) Lakatos Róbert (1986-) (informatikus) Szabó Marianna (1995-) (programtervező informatikus) Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus) Tóth János (1984-) (programtervező matematikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

8.

001-es BibID:BIBFORM102585
Első szerző:Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:Adatelemzési folyamat és keretrendszer a közigazgatás számára / Bogacsovics Gergő, Hajdu András, Harangi Balázs, Lakatos István, Lakatos Róbert, Szabó Marianna, Tiba Attila, Tóth János, Tarcsi Ádám
Dátum:2021
ISSN:2786-1910
Megjegyzések:A mesterséges intelligencia utóbbi évtizedben bekövetkezett ugrásszerű fejlődése az azt támogató hardveres és szoftveres platformok folyamatos bővülésével az adatelemzést is új szintre emelte. Ez a szintlépés alapvetően úgy értelmezhető leginkább, hogy egyre kevésbé szükséges a feldolgozó modellek precíz meghatározása, mivel már a most rendelkezésre álló eszközök képesek biztosítani, hogy pusztán a nyers input adatok megfelelő szolgáltatásával és az elérni kívánt cél meghatározásával az effektív elemzést végző eljárás - általában neurális háló architektúra - már egy gépi tanulási folyamaton keresztül automatikusan kerüljön kialakításra. Mivel ez a trend a jövőben várhatóan tovább fog erősödni, az elemzési eljárásokat célszerű úgy felépíteni, hogy ebbe a keretrendszerbe illeszkedjenek. Ennek megfelelően hangsúlyt kell fektetni a feldolgozni kívánt, potenciálisan különféle területekről származó adatbázisok olyan előfeldolgozására, amelyet követően a teljes adatkészlet átadható az elemző architektúrának. Mivel az elemzés eredményének értelmezhetőségét emberi felhasználásra is alkalmassá kell tenni, ezért tipikusan vizualizációs technikákat alkalmazhatunk erre a célra. Értelemszerűen a vizualizációs technikát is a hatékonyság miatt a teljes elemzési keretrendszerbe érdemes integrálni, azaz a vizualizációs eszköz közvetlenül ráépül az elemzőarchitektúra kimenetére, illetve annak belső adatábrázolására, amennyiben például a bemeneti adatok közötti összefüggések bemutatása is hasznos a döntéshozás indoklásához.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
adatelemzés
keretrendszer
adatelemzési terv
Megjelenés:Közigazgatástudomány. - 1 : 2 (2021), p. 146-158. -
További szerzők:Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Lakatos István (1995-) (programtervező informatikus) Lakatos Róbert (1986-) (informatikus) Szabó Marianna (1995-) (programtervező informatikus) Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus) Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Tarcsi Ádám (1985-) (informatikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

9.

001-es BibID:BIBFORM101890
035-os BibID:(cikkazonosító)103685 (WoS)000821927500002 (Scopus)85128326328
Első szerző:Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:Enhancing CNNs through the use of hand-crafted features in automated fundus image classification / Gergo Bogacsovics, János Tóth, András Hajdu, Balázs Harangi
Dátum:2022
ISSN:1746-8094 1746-8108
Megjegyzések:Eye diseases such as diabetic retinopathy and diabetic macular edema pose a major threat in today's world as they affect a significant portion of the global population. Therefore, it is of utmost importance to develop robust solutions that can accurately detect these diseases, especially in their early stages. However, current methods, based on hand-crafted features devised by experts, are not sufficiently accurate. Several solutions have been proposed that use deep learning techniques to improve the performance of such systems. However, they ignore the highly valuable hand-crafted features, that could contribute to more accurate prediction, which underlines the significance of our research. In this paper, we revisit the problem of combining these hand-crafted features with the features extracted by neural networks with the objective of delivering more accurate predictions. We systematically study several state-of-the-art neural networks and methods and propose a number of ways to integrate them into our framework. We show that we arrived at the conclusion that it is possible to achieve significantly better results and outperform networks that do not consider hand-crafted features using the proposed methods.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
deep learning
diabetic macular edema
diabetic retinopathy
ensemble learning
hand-crafted features
screening systems
Megjelenés:Biomedical Signal Processing and Control. - 76 (2022), p. 1-10. -
További szerzők:Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Pályázati támogatás:ÚNKP-21?3-I-DE-99
Egyéb
ÚNKP-21-5-DE-485
Egyéb
Bolyai János Kutatási Ösztöndíj
MTA
FIKP-20428?3/2018/FEKUTSTRAT
FIKP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

10.

001-es BibID:BIBFORM077190
Első szerző:Burai Péter (informatikus)
Cím:Segmentation of the uterine wall by an ensemble of fully convolutional neural networks / Peter Burai, Andras Hajdu, Felipe-Riverón Edgardo Manuel, Balazs Harangi
Dátum:2018
Megjegyzések:In the past decades, the number of in vitro fertilization (IVF) procedures for the conception of a child has been rising continuously, however, the success rate of artificial insemination remained low. According to current statistics, large portion of unsuccessful IVF relates to some women' factors. As the directly related female organ, the proper investigation of the uterus has primary importance. Namely, visible markers may indicate inflammations or other negative effects that jeopardize successful implantation. The purpose of this study is to support the observability of the uterus from this aspect by providing computer-aided tools for the extraction of its wall from video hysteroscopy. As for methodology, fully convolutional neural networks (FCNNs) are used for the automatic segmentation of the video frames to determine the region of interest. We provide the necessary steps for the applicability of the general deep learning framework for this specific task. Moreover, we increase segmentation accuracy with applying ensemble-based approaches at two levels. First, the predictions of a given FCNN are aggregated for the overlapping regions of subimages, which are derived from the splitting of the original images. Next, the segmentation results of different FCNNs are fused via a weighted combination model; optimization for adjusting the weights are also provided. Based on our experimental results, we have achieved 91.56% segmentation accuracy regarding the recognition of the uterus wall.
ISBN:978-1-5386-3646-6
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok könyvfejezet
Megjelenés:2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) / Gregg Suaning, Olaf Dossel. - p. 49-52. -
További szerzők:Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Felipe-Riverón, Edgardo Manuel (1943-) (mérnök) Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

11.

001-es BibID:BIBFORM102066
Első szerző:Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:Combining Convolutional Neural Networks and Hand-Crafted Features in Medical Image Classification Tasks / Hajdu András, Harangi Balázs, Tóth János, Pap Melinda, Baran Ágnes
Dátum:2018
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:20th European Conference on Mathematics for Industry : Book of Abstracts / ed. Bodó Á., Fekete I., Izsák F., Maros G., Simon L. P.. - p. 299
További szerzők:Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Pap Melinda (1982-) (informatikus) Baran Ágnes (1972-) (matematikus)
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:

12.

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:
Rekordok letöltése1 2 3 4 5