Liszka GY et al. Enhancing X-ray mammograms by analogic CNN operations: some experiments. (Neuromorphic Information Technology, Graduate Center report NIT-2-1994.). (1994), 1102379
Egyéb/Kutatási jelentés (közzétett) (Egyéb)/Tudományos[1102379]
  1. Kishida J et al. Feature extraction of postage stamps using an iterative approach of CNN. (1996) IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES 0916-8508 1745-1337 E79-A 10 1741-1746
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[160884] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 160884, Kapcsolat: 20279078
Zarándy Á et al. Design of analogic CNN algorithms for mammogram analysis. (1994) Megjelent: Proceedings of the third IEEE international workshop on cellular neural networks and their applications. CNNA-94 pp. 255-260, 160079
Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[160079]
  1. Civcik Levent et al. Detection of microcalcification in digitized mammograms with multistable cellular neural networks using a new image enhancement method: automated lesion intensity enhancer (ALIE). (2015) TURKISH JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCES 1300-0632 1303-6203 23 3 853-872
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24804143] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804143, Kapcsolat: 26587876
  2. Rouhi Rahimeh et al. Benign and malignant breast tumors classification based on region growing and CNN segmentation. (2015) EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS 0957-4174 42 3 990-1002
    Folyóiratcikk[24378005] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24378005, Kapcsolat: 24378005
  3. Ertas G et al. Conventional and multi-state cellular neural networks in segmenting breast region from MR images: Performance comparison. (2012) Megjelent: Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA), 2012 International Symposium on pp. 1-5
    Egyéb konferenciaközlemény[23586395] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23586395, Kapcsolat: 23586395
  4. Borges Sampaio et al. Detection of masses in mammogram images using CNN, geostatistic functions and SVM. (2011) COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE 0010-4825 41 8 653-664
    Folyóiratcikk/Tudományos[26587890] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26587890, Kapcsolat: 26587890
  5. Sampaio WB. Detection of masses in mammograms using cellular neural networks, hidden Markov models and Ripley's K function. (2009) Megjelent: 2009 16th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, IWSSIP 2009
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[26587891] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26587891, Kapcsolat: 26587891
  6. Ertas G et al. A preliminary study on computerized lesion localization in MR mammography using 3D nMITR maps, multilayer cellular neural networks, and fuzzy c-partitioning. (2008) MEDICAL PHYSICS 0094-2405 35 1 195-205
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)[10279177] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10279177, Kapcsolat: 26587892
  7. Zhang X. Computerized detection of pulmonary nodules using cellular neural networks in CT images. (2004) Megjelent: Progress in Biomedical Optics and Imaging - Medical Imaging 2004: Imaging Processing pp. 30-41
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[26587893] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26587893, Kapcsolat: 26587893
  8. Vujovic NS. Analog algorithm for point pattern matching with application to mammogram followup. (1996) Megjelent: Cellular Neural Networks and their Applications. Proceedings of the fourth IEEE international workshop, CNNA-96. Seville pp. 75-79
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10275011] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10275011, Kapcsolat: 10275011
  9. Balsi M et al. CNN processor with optical input and optical space-variant programmability. (1995) Megjelent: Nonlinear theory and applications. NOLTA'95. Proceedings of the 1995 international symposium Las Vegas, Vol. 2 pp. 667-672
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10275012] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10275012, Kapcsolat: 10275012
Kishida J et al. An iterative approach of CNN to image processing - feature extraction of postage stamps. (1995) Megjelent: NOLTA'95. 1995 international symposium on nonlinear theory and applications. Proceedings. Las Vegas, 1995. Vol. 2. pp. 695-700, 160479
Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[160479]
  1. Kozek T et al. New results and measurements related to some tasks in object-oriented dynamic image coding using CNN universal chips. (1997) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY 1051-8215 7 4 606-614
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[161274] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 161274, Kapcsolat: 10275886
Liszkai GY et al. Mammogram analysis using CNN algorithms. (1995) Megjelent: Image processing. Medical imaging 1995. Proceedings. San Diego, 1995. (SPIE proceedings series 2434.) pp. 461-469, 160464
Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[160464]
  1. Lin Yih-Lon et al. NXOR- or XOR-based robust template decomposition for cellular neural networks implementing an arbitrary Boolean function via support vector classifiers. (2017) NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS 0941-0643 1433-3058 28 S299-S311
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27048095] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 27048095, Kapcsolat: 28855209
  2. Banerjee Sreeparna et al. Osteophyte Detection for Hand Osteoarthritis Identification in X-ray Images using CNNs. (2011) Megjelent: 2011 ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC) pp. 6196-6199
    Könyvrészlet/Tudományos[31215523] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 31215523, Kapcsolat: 28855210
  3. Matei Radu et al. Analog Detection of Diabetic Symptoms in Retina Images. (2008) Megjelent: ANALYSIS OF BIOMEDICAL SIGNALS AND IMAGES pp. 588-592
    Könyvrészlet/Tudományos[31215525] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 31215525, Kapcsolat: 28855211
  4. Lin YL et al. Robust template decomposition with restricted weights for cellular neural networks implementing an arbitrary boolean function. (2007) INTERNATIONAL JOURNAL OF BIFURCATION AND CHAOS 0218-1274 1793-6551 17 9 3151-3169
    Folyóiratcikk/Tudományos[21363902] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 21363902, Kapcsolat: 28855212
  5. Chua LO. CNN: A vision of complexity. (1997) INTERNATIONAL JOURNAL OF BIFURCATION AND CHAOS 0218-1274 1793-6551 7 10 2219-2425
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24072540] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 24072540, Kapcsolat: 10275878
  6. Kim JK et al. Adaptive mammographic image enhancement using first derivative and local statistics. (1997) IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING 0278-0062 1558-0062 16 5 495-502
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)[10275877] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 10275877, Kapcsolat: 10275877
Rekeczky CS et al. Rotation invariant detection of moving and standing objects using analogic cellular neural network algorithms based on ring codes. (1995) IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES 0916-8508 1745-1337 E78-A 10 1316-1330, 160569
Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[160569]
  1. Zineddin B et al. A multi-view approach to cDNA micro-array analysis. (2010) INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY AND DRUG DESIGN 1756-0756 1756-0764 3 2 91-111
    Folyóiratcikk[22315604] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22315604, Kapcsolat: 23870574
  2. Belkasim S et al. Motion detection using Cellular Neural Network. (2002) ADVANCES IN SOFT COMPUTING 1615-3871 1860-0794 33-44
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[24805184] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24805184, Kapcsolat: 24804720
  3. Yang T. Fuzzy Cellular Neural Networks and Their Applications to Image Processing. (1999) ADVANCES IN IMAGING AND ELECTRON PHYSICS 1076-5670 109 C 265-446
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[23847913] [Jóváhagyott]
    Független, Idéző: 23847913, Kapcsolat: 23870575
Chandler B et al. CNN template optimization by adaptive simulated annealing. (1996) Megjelent: Proceedings 1996 international symposium on nonlinear theory and its applications. NOLTA '96. Kochi, 1996. pp. 445-448, 160823
Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[160823]
  1. Kék L. Improvement of the method for uncoupled binary input-output CNN template decomposition.. (2002) Megjelent: Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002. (CNNA 2002). Proceedings of the 7th IEEE International Workshop pp. 459-466
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10276500] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10276500, Kapcsolat: 10276500
Kishida J et al. Feature extraction of postage stamps using an iterative approach of CNN. (1996) IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES 0916-8508 1745-1337 E79-A 10 1741-1746, 160884
Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[160884]
  1. Inoue T et al. Applications of color image processing using three-layer cellular neural network considering HSB model. (2009) Megjelent: IJCNN: 2009 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1- 6 pp. 1335-1342
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23870911] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23870911, Kapcsolat: 23870911
  2. Nishio T et al. Periodic pattern formation and its applications in cellular neural networks. (2008) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS 1549-8328 1558-0806 55 9 2736-2742
    Folyóiratcikk/Tudományos[23878678] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23878678, Kapcsolat: 23870912
  3. Inoue T et al. Output characteristics of cellular neural networks using mixture template. (2008) Megjelent: 2008 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-8 pp. 4125-4130
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23870913] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 23870913, Kapcsolat: 23870913
  4. Nishio T. Image processing using periodic pattern formation in cellular neural networks. (2005) Megjelent: 2005 European Conference on Circuit Theory and Design pp. 85-88
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23870914] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23870914, Kapcsolat: 23870914
  5. Mori M. Digital CNN with optical and electronic processing.. (1999) Megjelent: Proceedings of 14th European conference on circuits theory and design : ECCTD'99. Vol. 2. pp. 952-955
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10276868] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10276868, Kapcsolat: 10276868
Rekeczky CS et al. CNN based self-adjusting nonlinear filters.. (1996), 160641
Egyéb/Kutatási jelentés (közzétett) (Egyéb)/Tudományos[160641]
  1. Balsi M. Cellular neural networks for image compression by adaptive morphological subband coding.. (1997) Megjelent: Proceedings of the 13th ECCTD'97. Vol. 2. pp. 634-638
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10276388] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10276388, Kapcsolat: 10276388
Rekeczky CS et al. CNN based self-adjusting nonlinear filters. (1996) Megjelent: Proceedings of the IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and their Applications pp. 369-374, 160755
Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[160755]
  1. Han L-J. Application of PDE- based image smoothing method in digital image processing. (2009) Megjelent: 2009 International Conference on Networking and Digital Society, ICNDS 2009 pp. 28-31
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23870898] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23870898, Kapcsolat: 23870898
  2. Fujita T et al. CAM2-universal machine: A DTCNN implementation for real-time image processing. (2008) Megjelent: 2008 11th international workshop on cellular neural networks and their applications pp. 219-223
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[20510893] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20510893, Kapcsolat: 23870899
  3. Carnimeo L et al. A cellular neurofuzzy network for supporting detection of diabetic symptoms in retinal images. (2007) Megjelent: 2007 International Symposium On Signals, Circuits and Systems, ISSCS 2007 pp. 257-260
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23870900] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23870900, Kapcsolat: 23870900
  4. Ju L et al. Image nonlinear filter based on CNN-PDE. (2005) Beijing Keji Daxue Xuebao/Journal of University of Science and Technology Beijing 1001-053X 27 6 750-753
    Folyóiratcikk/Tudományos[23882363] [Jóváhagyott]
    Független, Idéző: 23882363, Kapcsolat: 23870901
  5. Aizenberg I. Multi-valued and universal binary neurons.. (2001) Megjelent: Fuzzy days in 2001. In: Lecture notes in computer science, 2206. pp. 450-463
    Könyvrészlet[10276389] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10276389, Kapcsolat: 10276389
  6. Parodi M et al. Circuit realization of Markov random fields for analog image processing.. (1998) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 26 5 477-498
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)[10276392] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10276392, Kapcsolat: 10276392
Tompa A et al. Improved scoring and semi-automatic screening of human peripheral blood chromosomes by CNN visual system. (1996) Megjelent: Fourth IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and their Applications, CNNA-96: Proceedings pp. 99-102, 160739
Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[160739]
  1. B Reljin et al. CNN applications in modeling and solving non-electrical problems. (2004) Megjelent: Cellular Neural Networks: Theory and Applications pp. pp. 135--172
    Könyvrészlet/Tudományos[22323388] [Jóváhagyott]
    Független, Idéző: 22323388, Kapcsolat: 22323388
Chandler B et al. Pattern learning in cellular neural networks using adaptive simulated annealing. (1997) Megjelent: 1997 international symposium on nonlinear theory and its applications. NOLTA '97. Proceedings. Honolulu, 1997. Vol. 1. pp. 213-216, 161213
Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[161213]
  1. Hanggi M. Making CNN templates optimally robust.. (1998) Megjelent: Proceedings of international symposium on nonlinear theory and its applications. NOLTA'98. Crans-Montana, 1998. Vol. 3. pp. 935-938
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10277294] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10277294, Kapcsolat: 10277294
Rekeczky CS et al. Image segmentation and edge detection via constrained diffusion and adaptive morphology: a CNN approach to bubble/debris image enhancement. (1997) Megjelent: 1997 international symposium on nonlinear theory and its applications. NOLTA '97. Proceedings. Honolulu, 1997. Vol. 1. pp. 209-212, 161126
Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[161126]
  1. Alonso-Montes C et al. CNN-based automatic retinal vascular tree extraction. (2005) Megjelent: Cellular neural networks and their applications. Proceedings 9th IEEE international workshop CNNA 2005, Hsinchu pp. 61-64
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10277202] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10277202, Kapcsolat: 10277202
Rekeczky CS et al. The use of CNN technology in echocardiography: spatio-temporal nonlinear filtering and contour detection.. (1997), 160970
Egyéb/Kutatási jelentés (közzétett) (Egyéb)/Tudományos[160970]
  1. Balsi M et al. Fuzzy reasoning for the design of CNN-based image processing systems.. (2000) Megjelent: Proceedings of the IEEE international symposium on circuits and systems. ISCAS'2000. Vol. 2. pp. 405-408
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10277195] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10277195, Kapcsolat: 10277195
  2. Balsi M et al. Implementation of fuzzy-rule-based image processing on the CNN universal machine.. (1999) Megjelent: Proceedings of 14th European conference on circuit theory and design : ECCTD'99. Vol II., Stresa, 1999. pp. 1167-1170
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10277196] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10277196, Kapcsolat: 10277196
Rekeczky CS. MATCNN. Analogic CNN simulation toolbox for MATLAB. Version 1.0.. (1997), 160971
Egyéb/Kutatási jelentés (közzétett) (Egyéb)/Tudományos[160971]
  1. Checco P et al. CNN-based algorithm for drusen identification.. (2006) Megjelent: Circuits and Systems. Proceedings of IEEE International Symposium ISCAS 2006, Island of Kos pp. 2181-2184
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10277197] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10277197, Kapcsolat: 10277197
  2. Alonso-Montes C et al. CNN-based automatic retinal vascular tree extraction. (2005) Megjelent: Cellular neural networks and their applications. Proceedings 9th IEEE international workshop CNNA 2005, Hsinchu pp. 61-64
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10277198] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10277198, Kapcsolat: 10277198
  3. Carmona R. Behavioural modelling and simulation of CNN chips.. (2000) Megjelent: Towards the visual microprocessing : VLSI design and use of cellular network universal machines. pp. 59-86
    Könyvrészlet[10277201] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10277201, Kapcsolat: 10277201
Rekeczky CS et al. CNN-based difference-controlled adaptive non-linear image filters. (1998) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 26 4 375-423, 161657
Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[161657]
  1. Karami M et al. A diffusion based wave computing algorithm for real time edge detection. (2012) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUITS, SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING 1998-4464 6 2 131-142
    Folyóiratcikk/Tudományos[27619506] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27619506, Kapcsolat: 23872172
  2. Laiho M et al. MIPA4k: Mixed-mode cellular processor array. (2011) Megjelent: Focal-Plane Sensor-Processor Chips pp. 45-71
    Könyvrészlet/Könyvfejezet (Könyvrészlet)/Tudományos[23872173] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872173, Kapcsolat: 23872173
  3. Arslan E et al. Feature extraction of objects in moving images and implementation of the purification algorithm on the CNN Universal Machine. (2011) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUITS, SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING 1998-4464 5 5 488-495
    Folyóiratcikk/Tudományos[26299840] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26299840, Kapcsolat: 23872174
  4. Zineddin Bachar et al. Cellular Neural Networks, the Navier-Stokes Equation, and Microarray Image Reconstruction. (2011) IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING 1057-7149 20 11 3296-3301
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24803981] [Jóváhagyott]
    Független, Idéző: 24803981, Kapcsolat: 23821627
  5. Gacsádi A. Variational computing based image inpainting methods by using cellular neural networks. (2010) Megjelent: 11th WSEAS International Conference on Automation and Information, ICAI '10 pp. 104-109
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23872175] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872175, Kapcsolat: 23872175
  6. Zineddin B et al. Cellular neural networks, navier-stokes equation and microarray image reconstruction. (2010) Megjelent: 2010 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine Workshops, BIBMW 2010 pp. 234-239
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23872176] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872176, Kapcsolat: 23872176
  7. Poikonen J et al. Anisotropic filtering with a resistive fuse network on the MIPA4k processor array. (2010) Megjelent: 2010 12th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications, CNNA 2010
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23872177] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872177, Kapcsolat: 23872177
  8. Zineddin B et al. A multi-view approach to cDNA micro-array analysis. (2010) INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY AND DRUG DESIGN 1756-0756 1756-0764 3 2 91-111
    Folyóiratcikk[22315604] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22315604, Kapcsolat: 23872178
  9. Gacsádi A et al. Variational computing based images denoising methods by using cellular neural networks. (2009) Megjelent: Proceeding of ECCTD’2009 pp. 85-88
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[1881231] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 1881231, Kapcsolat: 23872179
  10. Gacsadi A et al. Variational Based Image Enhancement Method by using Cellular Neural Networks. (2009) ISBN:9789604740970
    Könyv/Konferenciakötet (Könyv)/Tudományos[24803620] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24803620, Kapcsolat: 24803620
  11. Gacsádi A et al. Variational based image enhancement method by using cellular neural networks. (2009) Megjelent: 13th WSEAS International Conference on Systems - Held as part of the 13th WSEAS CSCC Multiconference pp. 396-401
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23872180] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872180, Kapcsolat: 23872180
  12. Gacsadi A et al. PDE-Based Medical Images Denoising Using Cellular Neural Networks. (2009) Megjelent: ISSCS 2009: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON SIGNALS, CIRCUITS AND SYSTEMS, VOLS 1 AND 2, PROCEEDINGS, pp. 397-400
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24803621] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24803621, Kapcsolat: 24803621
  13. Gacsadi A et al. PDE-based medical images denoising using cellular neural networks. (2009) Megjelent: 2009 International Symposium on Signals, Circuits and Systems, ISSCS 2009
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23872181] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872181, Kapcsolat: 23872181
  14. Xu Jieqiong et al. Cellular Neural Network in Gray-scale Video Traffic Image Processing. (2009) Megjelent: 2009 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTELLIGENT INFORMATION SYSTEMS AND APPLICATIONS, PROCEEDINGS pp. 199-202
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804082] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804082, Kapcsolat: 24803622
  15. Vital-Ochoa O. Proposal of a cellular neural network for motion estimation in camera space for applications with industrial robots. (2008) Megjelent: 7th Ibero-American Conference on Systems, Cybernetics and Informatics, CISCI 2008, Jointly with the 5th Ibero-American Symposiu... pp. 264-267
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24212221] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24212221, Kapcsolat: 24212221
  16. Wang Z et al. Power analysis attack technique by using chaotic noise. (2008) HUAZHONG KEJI DAXUE XUEBAO (ZIRAN KEXUE BAN) / JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY (NATURAL SCIENCE EDITION) 1671-4512 36 8 59-61
    Folyóiratcikk/Tudományos[23872182] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872182, Kapcsolat: 23872182
  17. Faro A et al. Evaluation of the traffic parameters in a metropolitan area by fusing visual perceptions and CNN processing of webcam images. (2008) IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 1045-9227 1941-0093 2162-237X 19 6 1108-1129
    Folyóiratcikk[21363883] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21363883, Kapcsolat: 10278509
  18. Tomohiro F et al. CAM(2)-Universal Machine: A DTCNN Implementation for Real-Time Image Processing. (2008) Megjelent: Cellular Neural Networks and Their Applications. Proceedings of the 11th International Workshop CNNA 2008 Santiago de Compostei... pp. 219-223
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10278508] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10278508, Kapcsolat: 10278508
  19. Fujita T et al. CAM2-universal machine: A DTCNN implementation for real-time image processing. (2008) Megjelent: 2008 11th international workshop on cellular neural networks and their applications pp. 219-223
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[20510893] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20510893, Kapcsolat: 24803623
  20. Dohler F et al. A cellular neural network based method for classification of magnetic resonance images: Towards an automated detection of hippocampal sclerosis. (2008) JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 0165-0270 170 2 324-331
    Folyóiratcikk[23822766] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23822766, Kapcsolat: 10278510
  21. Corinto F et al. Non-linear coupled CNN models for multiscale image analysis. (2006) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 34 1 77-88
    Folyóiratcikk[24071412] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24071412, Kapcsolat: 10278511
  22. Dohler F. Detecting structural alterations in the brain using a Cellular Neural Network based classification of magnetic resonance images. (2006) Megjelent: Cellular Neural Networks and their Applications. Proceedings of the 10th IEEE international workshop CNNA 2006 Istanbul pp. 297-300
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10278512] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10278512, Kapcsolat: 10278512
  23. Doehler Florian et al. Detecting structural alterations in the brain using a Cellular Neural Network based classification of magnetic resonance images. (2006) Megjelent: Proceedings of the 2006 10th IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications pp. 297-300
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24803624] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24803624, Kapcsolat: 24803624
  24. Döhler F et al. Detecting structural alterations in the brain using a cellular neural network based classification of magnetic resonance images. (2006) Megjelent: 2006 10th IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and their Applications, CNNA 2006
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23872184] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872184, Kapcsolat: 23872184
  25. Chang CL et al. A recurrent fuzzy coupled cellular neural network system with automatic structure and template learning. (2006) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS II-EXPRESS BRIEFS 1549-7747 1558-3791 53 8 602-606
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)[10279187] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10279187, Kapcsolat: 10278513
  26. Lin C et al. New horizon for CNN: With fuzzy paradigms for multimedia. (2005) IEEE CIRCUITS AND SYSTEMS MAGAZINE 1531-636X 5 2 20-35
    Folyóiratcikk[21432368] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21432368, Kapcsolat: 10278514
  27. Gacsadi V et al. Image inpaiting methods by using cellular neural nerworks. (2005) Megjelent: Cellular neural networks and their applications. Proceedings 9th IEEE international workshop CNNA 2005, Hsinchu pp. 198-201
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10278515] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10278515, Kapcsolat: 10278515
  28. Gacsádi A et al. Image inpainting methods by using cellular neural networks. (2005) Megjelent: Cellular neural networks and their applications. Proceedings 9th IEEE international workshop CNNA 2005, Hsinchu pp. 198-201
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[164504] [Érvényesített]
    Független, Idéző: 164504, Kapcsolat: 23872186
  29. Lahdenoja O. Effect of mismatch on a ranked-order extractor array. (2005) Megjelent: IEEE International Symposium on Circuits and Systems 2005, ISCAS 2005 pp. 4118-4121
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[23872187] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872187, Kapcsolat: 23872187
  30. Carmona-Galán R et al. Second-order neural core for bioinspired focal-plane dynamic image processing in CMOS. (2004) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS 1549-8328 1558-0806 51 5 913-925
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[164190] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 164190, Kapcsolat: 10278522
  31. Lin CT et al. A recurrent fuzzy cellular neural network system with automatic structure and template learning. (2004) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS 1549-8328 1558-0806 51 5 1024-1035
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)[10279189] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10279189, Kapcsolat: 10278517
  32. Poikonen J et al. A ranked order filter implementation for parallel analog processing. (2004) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS 1549-8328 1558-0806 51 5 974-987
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)[10278516] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10278516, Kapcsolat: 10278516
  33. Carmona R et al. A CNN-driven locally adaptive CMOS image sensor. (2004) Megjelent: 2004 IEEE International Symposium on Cirquits and Systems - Proceedings pp. V-457-V-460
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[23872191] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872191, Kapcsolat: 23872191
  34. Carmona R et al. A CNN-driven locally adaptive CMOS image sensor. (2004) Megjelent: 2004 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS, VOL 5, PROCEEDINGS pp. 457-460
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804621] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804621, Kapcsolat: 24804621
  35. Corinto F et al. Nonlinear PDE based cellular neural network. (2003) Megjelent: Proceedings of the 16th European Conference on Circuit Theory and Design, ECCTD'03: Vol. 2 pp. 440-443
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10280392] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10280392, Kapcsolat: 10278519
  36. Suzuki K et al. Neural edge enhancer for supervised edge enhancement from noisy images. (2003) IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE 0162-8828 25 12 1582-1596
    Folyóiratcikk[23821630] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23821630, Kapcsolat: 23821630
  37. Balsi M et al. Current-mode programmable piecewise-linear neural synapses. (2003) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 31 265-275
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)[10278521] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10278521, Kapcsolat: 10278521
  38. Suzuki K et al. Contour extraction of left ventricular cavity from digital subtraction angiograms using a neural edge detector. (2003) SYSTEMS AND COMPUTERS IN JAPAN 0882-1666 34 2 55-69
    Folyóiratcikk/Tudományos[23872192] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872192, Kapcsolat: 23872192
  39. Paasio A et al. A 32 x 32 cellular test chip targeting new functionalities. (2003) Megjelent: PROCEEDINGS OF THE 2003 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS, VOL III pp. 506-509
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804622] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804622, Kapcsolat: 24804622
  40. Paasio A et al. A 32 × 32 cellular test chip targeting new functionalities. (2003) Megjelent: Proceedings of the 2003 IEEE International Symposium on Circuits and Systems pp. III506-III509
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[23872193] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872193, Kapcsolat: 23872193
  41. Vilasis-Cardona X et al. Guiding a mobile robot with cellular neural networks. (2002) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 30 6 611-624
    Folyóiratcikk[21364124] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21364124, Kapcsolat: 10278518
  42. Paasio A et al. An analog array processor hardware realization with multiple new features. (2002) Megjelent: 2002 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'02) pp. 1952-1955
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[23872194] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872194, Kapcsolat: 23872194
  43. Paasio A et al. An analog array processor hardware realization with multiple new features. (2002) IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS 1098-7576 1952-1955
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[24804626] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804626, Kapcsolat: 24804626
  44. Suzuki K et al. Neural edge detector - A good mimic of conventional one yet robuster against noise. (2001) LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE 0302-9743 2085 LNCS PART 2 303-310
    Folyóiratcikk/Tudományos[24212222] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24212222, Kapcsolat: 24212222
  45. Czúni L et al. Motion Segmentation and Tracking with Edge Relaxation and Optimization using Fully Parallel Methods in the Cellular Nonlinear Network Architecture. (2001) REAL-TIME IMAGING 1077-2014 7 1 77-95
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[1001424] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 1001424, Kapcsolat: 10278531
  46. Suzuki K. Extraction of the contours of left ventricular cavity, according with those traced by medical doctors, from left ventriculograms using a neural edge detector. (2001) Megjelent: Medical Imaging 2001 Image Processing pp. 1284-1295
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[23872195] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872195, Kapcsolat: 23872195
  47. Suzuki K et al. Extraction of the contours of left ventricular cavity, according with those traced by medical doctors, from left ventriculograms using a neural edge detector. (2001) PROCEEDINGS OF SPIE - THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR OPTICAL ENGINEERING 0277-786X 1996-756X 2 27 1284-1295
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[24804627] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804627, Kapcsolat: 24804627
  48. Balsi M. Regularization-based continuous-time motion detection by single-layer cellular neural networks. (2000) Megjelent: Proceedings of the 2000 6th IEEE International Workshop on Cellular Neural Network and their Applications (CNNA 2000) pp. 135-140
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804628] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804628, Kapcsolat: 24804628
  49. Milanova M et al. Object recognition in image sequences with cellular neural networks.. (2000) NEUROCOMPUTING 0925-2312 31 1-4 125-141
    Folyóiratcikk[10277703] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10277703, Kapcsolat: 23872196
  50. Nuidel IV et al. Modelling of extraction of image fragments in the forms of crosses and rhombuses in the simulated receptive fields. (2000) Megjelent: Proceedings of the 2000 6th IEEE International Workshop on Cellular Neural Network and their Applications (CNNA 2000) pp. 45-49
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804630] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804630, Kapcsolat: 24804630
  51. Balsi M et al. Fuzzy reasoning for the design of CNN-based image processing systems.. (2000) Megjelent: Proceedings of the 2000 IEEE international symposium on circuits and systems (ISCAS'2000 Geneva) Vol 2. pp. 405-408
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10278532] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10278532, Kapcsolat: 10278532
  52. Balsi M et al. Fuzzy reasoning for the design of CNN-based image processing systems. (2000) Megjelent: ISCAS 2000: IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS - PROCEEDINGS, VOL II pp. 405-408
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804631] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804631, Kapcsolat: 24804631
  53. Rubin S et al. Estimating motion flow field in image sequences using Cellular Neural Networks. (2000) Megjelent: PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON PARALLEL AND DISTRIBUTED PROCESSING TECHNIQUES AND APPLICATIONS, VOLS I-V pp. 1165-1171
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804632] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804632, Kapcsolat: 24804632
  54. Suzuki K et al. Edge detection from noisy images using a neural edge detector. (2000) Megjelent: NEURAL NETWORKS FOR SIGNAL PROCESSING X, VOLS 1 AND 2, PROCEEDINGS pp. 487-496
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804633] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804633, Kapcsolat: 24804633
  55. Yakhno VG. Dynamics of autowave processes in Neuron-like systems and CNN technology.. (2000) Megjelent: Proceedings of the 2000 6th IEEE International Workshop on Cellular Neural Network and their Applications (CNNA 2000) pp. 33-38
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24805121] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24805121, Kapcsolat: 24804634
  56. Milanova MG et al. Cellular neural networks for segmentation of image sequence. (2000) Megjelent: INTELLIGENT SYSTEMS pp. 116-119
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804636] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804636, Kapcsolat: 24804636
  57. Milanova MG et al. Cellular neural networks for motion estimation. (2000) INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION 1051-4651 15 3 819-822
    Folyóiratcikk/Tudományos[23872197] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23872197, Kapcsolat: 23872197
  58. Milanova MG et al. Cellular neural networks for motion estimation. (2000) INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION 1051-4651 819-822
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[24804637] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804637, Kapcsolat: 24804637
  59. Balsi M. Threshold Boolean filtering with cellular neural networks.. (1999) Megjelent: Proceedings of 14th European conference on circuit theory and design. ECCTD'99. Stresa. Vol. 2. pp. 783-786
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10278535] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10278535, Kapcsolat: 10278535
2020-09-26 14:07