@article{Yuan X. .2025-03-12,
author = { Yuan X. .,  Zhang D. .,  Wang Ch. .,  Dai B. .,  Zhao M. .,  Li B. .},
title = {ПОЛУЧЕНИЕ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ИХ КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДАМИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПРОЕКЦИЙ И ЛИНЕЙНОГО ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ РАКА ТОЛСТОЙ КИШКИ},
year = {2018},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Показано, что гиперспектральные изображения (ГСИ) позволяют реализовать быстрый, точный и неинвазивный метод выявления рака. Поскольку ГСИ содержат большой объем информации, необходимо проведение количественного анализа, обеспечивающего отбор данных для выявления злокачественной опухоли. Для демонстрации возможности выявления рака с помощью ГСИ в сочетании с предложенным нами алгоритмом создана установка для регистрации ГСИ в видимой и ближней ИК области спектра и получено большое количество ГСИ ткани толстой кишки. Анализ ГСИ ткани проведен с помощью метода последовательных проекций. Полученные данные использованы для построения идентификационной модели, основанной на линейном дискриминантном анализе и значениях относительной отражающей способности на эффективных длинах волн. В качестве прогнозного набора для проверки надежности созданной идентификационной модели взяты другие ткани. Показано, что совместное применение ГСИ и метода спектроскопической классификации обеспечивает новый подход к надежной и безопасной диагностике рака толстой кишки и может привести к успехам в диагностике рака в целом.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/16211},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/16165},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}