Budzik G., Dziubek T., Turek P.: Podstawowe czynniki wpływające na jakość obrazów tomograficznych. Problemy Nauk Stosowanych 2015, 77–84.
Chen Y, Dougherty E.R.: Gray-scale morphological granulometric texture classification. Optical Engineering 33 (8)/1994, 2713–2722.
DOI: https://doi.org/10.1117/12.173552
Cichy P.: Analiza tekstury obrazów cyfrowych – zastosowanie do wybranej klasy obrazów biomedycznych. Rozprawa doktorska, Politechnika Łódzka, Wydział Elektrotechniki i Elektroniki, Instytut Elektroniki, Łódź 2001.
Downey P.A., Siegel M.I.: Bone Biology and the Clinical Implications for Osteoporosis. Phys Ther 86/2006, 77–91.
DOI: https://doi.org/10.1093/ptj/86.1.77
Duda D., Krtowski M., Bézy-Wendling J.: Klasyfikacja tekstur w rozpoznawaniu nowotworów wątroby na podstawie serii obrazów tomograficznych. Obrazowanie Medyczne, tom 1, 2005.
Duda D., Krętowski M., Bézy-Wendling J.: Ekstrakcja cech teksturalnych w klasyfikacji obrazów tomograficznych wątroby. Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej, Informatyka, 2007.
Dzierżak R., Omiotek Z., Tkacz E., Kępa A.: The Influence of the Normalisation of Spinal CT Images on the Significance of Textural Features in the Identification of Defects in the Spongy Tissue Structure. IBE 2018 Innovations in Biomedical Engineering, 2019, 55–66.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-15472-1_7
Giannakopoulos X., Karhunen J., Oja E.: An Experimental Comparison Of Neural ICA Algorithms. Proc. Int. Conf. on Artificial Neural Networks ICANN’98, 1998, 651–656.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-1599-1_99
Ismail Bin M., Dauda U.: Standardization and Its Effects on K-Means Clustering Algorithm. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology 6(17)/ 2013, 3299–3303.
DOI: https://doi.org/10.19026/rjaset.6.3638
Lazarek J.: Metody analizy obrazu – analiza obrazu mammograficznego na podstawie cech wyznaczonych z tekstury. Informatyka, Automatyka Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska 4/2013, 10–13.
DOI: https://doi.org/10.5604/20830157.1121332
Lee T.W., Lewicki M.S.: Unsupervised Imane Classification, Segmentation and Enhancement Using ICA Mixture Models. IEEE Transactions on Image Processing 11(3)/2002, 270-279.
DOI: https://doi.org/10.1109/83.988960
Lygeros J.: A Formal Approach to Fuzzy Modelling. Proceedings of ACC, 1995, 3740–3744.
Mala K., Sadasivam V.: Automatic Segmentation and Classification of Diffused Liver Diseases using Wavelet Based Texture Analysis and Neural Network. Annual IEEE INDICON Conference, 2005, 216–219.
Marcus R., Feldman D., Dempster D., Luckey M., Cauley J.: Osteoporosis, 4th ed. Elsevier Academic Press, 2013.
Matheron G.: Random sets and integraf geometry. Wiley, New York 1975.
Nasser Y., Hassouni M., Brahim A., Toumi H., Lespessailles E., Jennane R.: Diagnosis of osteoporosis disease from bone X-ray images with stacked sparse autoencoder and SVM classifier. Proceedings of the 2017 International Conference on Advanced Technologies for Signal and Image Processing (ATSIP), 2017, 1–5.
DOI: https://doi.org/10.1109/ATSIP.2017.8075537
Nieniewski M., Serneels R.: Extraction of the Shape of Small Defects on the Surface of Ferrite Cores. Machine Graphics and Vision 9 (1/2)/2000, 453–462.
Omiotek, Z.: Improvement of the classification quality in detection of Hashimoto’s disease with a combined classifier approach. Journal of Engineering in Medicine 231(8)/ 2017, 774–782.
DOI: https://doi.org/10.1177/0954411917702682
Omiotek Z., Wójcik W.: The use of Hellwig’s method for dimension reduction in feature space of thyroid ultrasound images. Informatyka, Automatyka, Pomiary 3/2014, 14–17 [DOI: 10.5604/20830157.1121333].
DOI: https://doi.org/10.5604/20830157.1121333
Reshmalakshmi C., Sasikumar M.: Trabecular bone quality metric from X-ray images for osteoporosis detection. Proceedings of the 2017 International Conference on Intelligent Computing, Instrumentation and Control Technologies (ICICICT), India, 2017, 1694–1697.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICICICT1.2017.8342826
Snitkowska E.: Analiza tekstur w obrazach cyfrowych i jej zastosowanie do obrazów angiograficznych, Rozprawa doktorska, Politechnika Warszawska, 2004.
Strzelecki M., Materka A.: Tekstura obrazów biomedycznych. Metody analizy komputerowej. Wydawnictwo PWN, Warszawa 2017.
Tadeusiewicz R., Śmietański J.: Pozyskiwanie obrazów medycznych oraz ich przetwarzanie, analiza, automatyczne rozpoznawanie i diagnostyczna interpretacja. Wydawnictwo Studenckiego Towarzystwa Naukowego, Kraków 2011.
Titus A., Nehemiah H., Kannan A.: Classification of interstitial lung disease using particle swarm optimized support vector machines. International Journal of Soft Computing 10 (1)/2015, 25–36.
Usman, K., Rajpoot, K.: Brain tumor classification from multi-modality MRI using wavelets and machine learning. Pattern Analysis and Applications 20(3)/2017, 871–881.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10044-017-0597-8
www.eletel.p.lodz.pl/programy/cost/progr_mazda.html [06.05.2018].