Filters
total: 9
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (8)
Search results for: IMAGE ANNOTATION
-
Zespół Inżynierii Biomedycznej
Research PotentialInżynieria biomedyczna stanowi nową interdyscyplinarną dziedzinę wiedzy zlokalizowaną na pograniczu nauk technicznych, medycznych i biologicznych. Według opinii WHO (World Health Organization) można ją zaliczyć do głównych (obok inżynierii genetycznej) czynników decydujących o postępie współczesnej medycyny. Rosnące znaczenie kształcenia w zakresie INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ wynika z faktu, że specjaliści tej dyscypliny są potrzebni...
-
Architektura Systemów Komputerowych
Research PotentialGłówną tematyką badawczą podejmowaną w Katedrze jest rozwój architektury aplikacji i systemów komputerowych, w szczególności aplikacji i systemów równoległych i rozproszonych. "Architecture starts when you carefully put two bricks together" - stwierdza niemiecki architekt Ludwig Mies von der Rohe. W przypadku systemów komputerowych dotyczy to nie cegieł, a modułów sprzętowych lub programowych. Przez architekturę systemu komputerowego...
-
Emotions in Human-Computer Interaction Research Group (EMORG)
Research Potential* rozpoznawanie emocji użytkownika (ang. emotion elicitation) * reprezentację informacji o emocjach użytkownika (ang. emotion representation/ affect modelling) i zarządzanie nimi * ekspresję emocji lub reakcję na emocje przez programy np. przez wirtualne postaci (ang. affect expression) * wybrane zastosowania to badanie użyteczności oprogramowania rozszerzone o aspekty emocjonalne * badania wzorców behawioralnych w połączeniu...
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (1)
Search results for: IMAGE ANNOTATION
-
Laboratorium Innowacyjnych Zastosowań Informatyki
Business OfferBadania nad użytecznością i jakością oprogramowania w różnych zastosowaniach, w szczególności rozpoznawanie emocji użytkowników komputerów oraz badanie użyteczności oprogramowania i doświadczenia użytkownika aplikacji.
Other results Pokaż wszystkie wyniki (6)
Search results for: IMAGE ANNOTATION
-
Image simulation and annotation for color blinded
PublicationIn this paper methods for image simulation as seen by a color blinded and a method for constructing images of perceived color difference are presented. The work is also focused on the interactive color description of an image contents. As a result, the individuals having problems with color discrimination can identify colors in an image.W artykule prezentowane są metody symulacji kolorów w obrazach postrzeganych przez osoby ze...
-
Image simulation and annotation for color blinded
PublicationW pracy przedstawiono metody symulacji obrazów widzianych przez osoby ze ślepota barw. Ukazano również metody tworzenia obrazów ukazujących różnicę w percepcji kolorów pomiędzy normalnym obserwatorem a osobą ze ślepotą barw. W artykule opisano również metodę interaktywnego opisu koloru wskazywanego piksela obrazu. W rezultacie użytkownik ze ślepota barw może uzyskać informacje opisowe o występujących w obrazie kolorach.
-
Medical Image Dataset Annotation Service (MIDAS)
PublicationMIDAS (Medical Image Dataset Annotation Service) is a custom-tailored tool for creating and managing datasets either for deep learning, as well as machine learning or any form of statistical research. The aim of the project is to provide one-fit-all platform for creating medical image datasets that could easily blend in hospital's workflow. In our work, we focus on the importance of medical data anonimization, discussing the...
-
Segmentation Quality Refinement in Large-Scale Medical Image Dataset with Crowd-Sourced Annotations
PublicationDeployment of different techniques of deep learning including Convolutional Neural Networks (CNN) in image classification systems has accomplished outstanding results. However, the advantages and potential impact of such a system can be completely negated if it does not reach a target accuracy. To achieve high classification accuracy with low variance in medical image classification system, there is needed the large size of the...
-
Semantic segmentation training using imperfect annotations and loss masking
PublicationOne of the most significant factors affecting supervised neural network training is the precision of the annotations. Also, in a case of expert group, the problem of inconsistent data annotations is an integral part of real-world supervised learning processes, well-known to researchers. One practical example is a weak ground truth delineation for medical image segmentation. In this paper, we have developed a new method of accurate...