Automatic Estimation of Mucosal Waves Lateral Peak Sharpness – Modern Approach

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F23%3A00568366" target="_blank" >RIV/67985556:_____/23:00568366 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989592:15310/23:73619812

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.2352/EI.2023.35.9.IPAS-300" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.2352/EI.2023.35.9.IPAS-300</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.2352/EI.2023.35.9.IPAS-300" target="_blank" >10.2352/EI.2023.35.9.IPAS-300</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Automatic Estimation of Mucosal Waves Lateral Peak Sharpness – Modern Approach

Popis výsledku v původním jazyce

Videokymographic (VKG) images of the human larynx are often used for automatic vibratory feature extraction for diagnostic purposes. One of the most challenging parameters to evaluate is the presence of mucosal waves and their lateral peaks' sharpness. Although these features can be clinically helpful and give an insight into the health and pliability of vocal fold mucosa, the identification and visual estimation of the sharpness can be challenging for human examiners and even more so for an automatic process. This work aims to create and validate a new method that can automatically quantify the lateral peak sharpness from the VKG images using a convolutional neural network.

Název v anglickém jazyce

Automatic Estimation of Mucosal Waves Lateral Peak Sharpness – Modern Approach

Popis výsledku anglicky

Videokymographic (VKG) images of the human larynx are often used for automatic vibratory feature extraction for diagnostic purposes. One of the most challenging parameters to evaluate is the presence of mucosal waves and their lateral peaks' sharpness. Although these features can be clinically helpful and give an insight into the health and pliability of vocal fold mucosa, the identification and visual estimation of the sharpness can be challenging for human examiners and even more so for an automatic process. This work aims to create and validate a new method that can automatically quantify the lateral peak sharpness from the VKG images using a convolutional neural network.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20206 - Computer hardware and architecture

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

IS&T International Symposium on Electronic Imaging 2023 Image Processing: Algorithms and Systems XXI

ISBN

—

ISSN

1017-9909

e-ISSN

1560-229X

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

300

Název nakladatele

Society for Imaging Science and Technology

Místo vydání

Springfield

Místo konání akce

San Francisco

Datum konání akce

15. 1. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—