title: Using modern methods of data analysis in eye biomechanics problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котляр Константин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Журавлева Дарья Ильинична
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zhuravleva Daria
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Воронкова Ева Боруховна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Voronkova Eva Borukhovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011744
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12128
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Оптическая когерентная томография ангиография (ОКТА) - новый неинвазивный метод оценки кровоснабжения микрососудистых сетей, одобренный управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (США) для клинической практики в 2016 году. Как правило, врачи работают с А-скан изображениями, представляющими собой статические карты ветвистости сосудов. Алгоритм обработки потоковых B-скан изображений, который для каждого изображения вычисляет три признака, представлен в данной работе. На выборке из данных о 34 глаз (13 признаков) был проведён отбор признаков и сравнение алгоритмов классификации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Optical coherence tomography angiography (OCTA) is a new non-invasive method for evaluating perfusion in microvascular networks, approved by the office of food and drug administration (USA) for clinical practice in 2016. As a rule, doctors work with A-scan images, which are static maps of vascular branching. An algorithm for processing flow B-scan images, which calculates three features for each image, is presented in this work. For the data of 34 eyes (13 features) feature selection and comparison of classification algorithms is conducted.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ОКТА
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: потоковый B-скан
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отбор признаков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: уменьшение размерности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: OCTA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: flow B-scan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feature selection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dimensionality reduction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using modern methods of data analysis in eye biomechanics problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование современных методов анализа данных в задачах биомеханики глаза
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: ZhuravlevaDI.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12128/1/ZhuravlevaDI.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,13 MB
resources.filename: reviewSV_2018-MT-review-Zhuravleva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12128/2/reviewSV_2018-MT-review-Zhuravleva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 155,84 kB