Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.

1. Батищев Д.С., Михелев В.М. Инфраструктура высокопроизводительной компьютерной системы для реализации облачных сервисов хранения и анализа данных персональной медицины // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. - Белгород: Изд-во НИУ БелГУ, 2016. - С. 88-92.
2. Беляков В.К., Сухенко Е.П., Захаров А.В., Кольцов П.П., Котович Н.В., Кравченко A.А., Куцаев A.С., Осипов A.С., Кузнецов А.Б. Об одной методике классификации клеток крови и ее программной реализации // Программные продукты и системы. – 2014. -№ 4 (108). – С. 46-56.
3. Борисовский С.А. Гибридные модели и алгоритмы для анализа сложноструктурированных изображений в интеллектуальных системах медицинского назначения: дис. канд. т.н. наук: 05.13.01. – Курск, 2012.
4. Грибков И.В., Захаров А.В., Кольцов П.П., Котович Н.В., Кравченко А.А., Куцаев А.С., Осипов А.С. Сравнительное исследование методов анализа изображений - М.: Изд-во НИИСИ РАН, 2005.
5. Методическое руководство: Общий анализ крови (трактовка результатов исследований, выполненных на гематологических анализаторах) // Ставропольский государственный медицинский университет URL: stgmu.ru/userfiles/depts/clinical_lab_diagnosis_pe/Obschij_analiz_krovi.rtf (дата обращения: 1.04.2018).
6. Система красной крови / Липунова Е.А., Под ред. Скоркиной М.Ю. - Белгород: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Белгородский государственный национальный исследовательский университет». - 215 с.
7. Сойникова Е.С., Рябых М.С., Батищев Д.С., Синюк В.Г., Михелев В.М. Высокопроизводительный метод обнаружения границ на медицинских изображениях // Научный результат. Информационные технологии. 2016. - С. 4-9.
8. Соколинский Б.З., Демьянов В.Л., Медный В.С., Парпара А.А., Пятницкий А.М. Автоматическая сортировка лейкоцитов мазка крови с использованием методов обучаемых нейронных сетей и watershed // В сб.: Методы микроскопического анализа. М.: Медицинские компьютерные системы, 2009. С. 128-132
9. Соколинский Б.З., Демьянов В.Л., Медный В.С., Парпара А.А., Пятницкий А.М. Автоматическая сортировка лейкоцитов мазка крови с использованием методов обучаемых нейронных сетей и watershed // В сб.: Методы микроскопического анализа. М.: Медицинские компьютерные системы, 2009. С. 128–132.
10. Томакова Р.А., Филист С.А., Жилин В.В., Борисовский С.А. Программное обеспечение интеллектуальной системы классификации форменных элементов крови // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 10-2. – С. 303-307.
11. Bessman, J.D. and D.I. Feinstein, 1979. Quantitative Anisocytosis as a Discriminant Between Iron Deficiency and Thalassem. Blood, 53. Date Views 1.04.2018 www.bloodjournal.org/content/bloodjournal/53/2/288.full.pdf?sso-checked=true.
12. Beucher, S. and F. Meyer, 1992. Optical Engineering. New York: Marcel Dekker Incorporated, pp: 433-481.
13. Biggs, R. and R.L. MacMillan, 1948. The errors of some haematological methods as they are used in a routine laboratory. J Clin Pathol, 1. Date Views 1.04.2018 jcp.bmj.com/content/jclinpath/1/5/269.full.pdf.
14. Hawksley, J.C., R. Lightwood and U.M. Bailey, 1934. Iron-deficiency anaemia in children: Its association with gastro-intestinal disease, achlorhydria and haemorrhage. Archives of disease in childhood, 9. Date Views 1.04.2018 pdfs.semanticscholar.org/6a86/f416daf9c3d90217db7e25cb86273bb1be42.pdf.
15. Image Thresholding. Date Views 01.04.2018 docs.opencv.org/trunk/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html.
16. Jambhekar N. Red blood cells classification using image processing. Science Research, 2011, vol. 1, no. 3, pp. 151-154. Date Views 1.04.2018 studyres.com/doc/17754179/red-blood-cells-classification-using-image
17. Price-Jones, S. and M.B. Lond, 1910. The variation in the sizes of reb blood cells. British Medical Journal, 2. Date Views 1.04.2018 digitalcommons.ohsu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1062&context=hca-cac, pp: 1418-1419.
18. Sasi, N.M. and V.K. Jayasree, 2013. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization for Qualitative Enhancement of M yocardial Perfusion Images. Engineering, 5. Date Views 1.04.2018 file.scirp.org/pdf/ENG_2013110109155688.pdf.
19. Satoshi, S. and A. Keiichi, 1985. Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following. Computer vision, graphics, and image processing, 30. Date Views 1.04.2018 download.xuebalib.com/xuebalib.com.17233.pdf.
20. Watershed approaches for color image segmentation. Date Views 1.04.2018 www.gipsa-lab.grenoble-inp.fr/~jocelyn.chanussot/publis/ieee_nsip_99_chanuss_watershed.pdf.