uu.seUppsala universitets publikasjoner
Endre søk
Begrens søket
3456789 251 - 300 of 957
RefereraExporteraLink til resultatlisten
Permanent link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Treff pr side
  • 5
  • 10
  • 20
  • 50
  • 100
  • 250
Sortering
  • Standard (Relevans)
  • Forfatter A-Ø
  • Forfatter Ø-A
  • Tittel A-Ø
  • Tittel Ø-A
  • Type publikasjon A-Ø
  • Type publikasjon Ø-A
  • Eldste først
  • Nyeste først
  • Skapad (Eldste først)
  • Skapad (Nyeste først)
  • Senast uppdaterad (Eldste først)
  • Senast uppdaterad (Nyeste først)
  • Disputationsdatum (tidligste først)
  • Disputationsdatum (siste først)
  • Standard (Relevans)
  • Forfatter A-Ø
  • Forfatter Ø-A
  • Tittel A-Ø
  • Tittel Ø-A
  • Type publikasjon A-Ø
  • Type publikasjon Ø-A
  • Eldste først
  • Nyeste først
  • Skapad (Eldste først)
  • Skapad (Nyeste først)
  • Senast uppdaterad (Eldste først)
  • Senast uppdaterad (Nyeste først)
  • Disputationsdatum (tidligste først)
  • Disputationsdatum (siste først)
Merk
Maxantalet träffar du kan exportera från sökgränssnittet är 250. Vid större uttag använd dig av utsökningar.
  • 251.
    Gupta, Anindya
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Harrison, Philip J.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Wieslander, Håkan
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Pielawski, Nicolas
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Kartasalo, Kimmo
    Partel, Gabriele
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Solorzano, Leslie
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Suveer, Amit
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Klemm, Anna H.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Spjuth, Ola
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Wählby, Carolina
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Deep Learning in Image Cytometry: A Review2019Inngår i: Cytometry Part A, ISSN 1552-4922, E-ISSN 1552-4930, Vol. 95, nr 6, s. 366-380Artikkel, forskningsoversikt (Fagfellevurdert)
  • 252.
    Gupta, Anindya
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Saar, Tonis
    Martens, Olev
    Le Moullec, Yannick
    Automatic detection of multisize pulmonary nodules in CT images: Large-scale validation of the false-positive reduction step2018Inngår i: Medical physics (Lancaster), ISSN 0094-2405, Vol. 45, nr 3, s. 1135-1149Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
  • 253.
    Gupta, Anindya
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Saar, Tonis
    Tallinn University of Technology.
    Martens, Olev
    Tallinn University of Technology.
    Le Moullec, Yannick
    Tallinn University of Technology.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Detection of pulmonary micronodules in computed tomography images and false positive reduction using 3D convolutional neural networks2019Inngår i: International journal of imaging systems and technology (Print), ISSN 0899-9457, E-ISSN 1098-1098, ISSN 0899-9457Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Manual detection of small uncalcified pulmonary nodules (diameter <4 mm) in thoracic computed tomography (CT) scans is a tedious and error‐prone task. Automatic detection of disperse micronodules is, thus, highly desirable for improved characterization of the fatal and incurable occupational pulmonary diseases. Here, we present a novel computer‐assisted detection (CAD) scheme specifically dedicated to detect micronodules. The proposed scheme consists of a candidate‐screening module and a false positive (FP) reduction module. The candidate‐screening module is initiated by a lung segmentation algorithm and is followed by a combination of 2D/3D features‐based thresholding parameters to identify plausible micronodules. The FP reduction module employs a 3D convolutional neural network (CNN) to classify each identified candidate. It automatically encodes the discriminative representations by exploiting the volumetric information of each candidate. A set of 872 micro‐nodules in 598 CT scans marked by at least two radiologists are extracted from the Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative to test our CAD scheme. The CAD scheme achieves a detection sensitivity of 86.7% (756/872) with only 8 FPs/scan and an AUC of 0.98. Our proposed CAD scheme efficiently identifies micronodules in thoracic scans with only a small number of FPs. Our experimental results provide evidence that the automatically generated features by the 3D CNN are highly discriminant, thus making it a well‐suited FP reduction module of a CAD scheme.

  • 254.
    Gupta, Anindya
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Suveer, Amit
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Bajic, Buda
    Faculty of Technical Sciences, University of Novi Sad, Serbia.
    Pepic, Ivana
    Faculty of Technical Sciences, University of Novi Sad, Serbia.
    Lindblad, Joakim
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Sladoje, Natasa
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Denoising of Short Exposure Transmission Electron Microscopy Images using CNN2018Inngår i: Swedish Symposium on Image Analysis, 2018Konferansepaper (Annet vitenskapelig)
  • 255. Gupta, Anindya
    et al.
    Suveer, Amit
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Lindblad, Joakim
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Dragomir, Anca
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Klinisk och experimentell patologi.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Sladoje, Natasa
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    False positive reduction of cilia detected in low resolution TEM images using a convolutional neural network2017Inngår i: Swedish Symposium on Image Analysis, Swedish Society for Automated Image Analysis , 2017Konferansepaper (Annet vitenskapelig)
  • 256.
    Gupta, Anindya
    et al.
    Tallinn Univ Technol, TJ Seebeck Dept Elect, Tallinn, Estonia.
    Suveer, Amit
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Lindblad, Joakim
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Serbian Acad Arts & Sci, Math Inst, Belgrade, Serbia.
    Dragomir, Anca
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Klinisk och experimentell patologi.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Vironova AB, Stockholm, Sweden.
    Sladoje, Nataša
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Serbian Acad Arts & Sci, Math Inst, Belgrade, Serbia.
    Convolutional neural networks for false positive reduction of automatically detected cilia in low magnification TEM images2017Inngår i: Image Analysis: Part I, Springer, 2017, s. 407-418Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Automated detection of cilia in low magnification transmission electron microscopy images is a central task in the quest to relieve the pathologists in the manual, time consuming and subjective diagnostic procedure. However, automation of the process, specifically in low magnification, is challenging due to the similar characteristics of non-cilia candidates. In this paper, a convolutional neural network classifier is proposed to further reduce the false positives detected by a previously presented template matching method. Adding the proposed convolutional neural network increases the area under Precision-Recall curve from 0.42 to 0.71, and significantly reduces the number of false positive objects.

  • 257.
    Gustavson, Stefan
    et al.
    Department of Science and Technology, Linköping University.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Anti-aliased Euclidean distance transform2011Inngår i: Pattern Recognition Letters, ISSN 0167-8655, E-ISSN 1872-7344, Vol. 32, nr 2, s. 252-257Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    We present a modified distance measure for use with distance transforms of anti-aliased, area sampled grayscale images of arbitrary binary contours. The modified measure can be used in any vector-propagation Euclidean distance transform. Our test implementation in the traditional SSED8 algorithm shows a considerable improvement in accuracy and homogeneity of the distance field compared to a traditional binary image transform. At the expense of a 10× slowdown for a particular image resolution, we achieve an accuracy comparable to a binary transform on a supersampled image with 16 × 16 higher resolution, which would require 256 times more computations and memory.

  • 258. Haake, Magnus
    et al.
    Axelsson, Anton
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Clausen-Bruun, Mette
    Gulz, Agneta
    Scaffolding mentalizing via a play-&-learn game for preschoolers2015Inngår i: Computers and education, ISSN 0360-1315, E-ISSN 1873-782X, Vol. 90, s. 13-23Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
  • 259. Hall, Hardy C.
    et al.
    Fakhrzadeh, Azadeh
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Luengo Hendriks, Cris L.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Fischer, Urs
    Precision automation of cell type classification and sub-cellular fluorescence quantification from laser scanning confocal images2016Inngår i: Frontiers in Plant Science, ISSN 1664-462X, E-ISSN 1664-462X, Vol. 7, artikkel-id 119Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    While novel whole-plant phenotyping technologies have been successfully implemented into functional genomics and breeding programs, the potential of automated phenotyping with cellular resolution is largely unexploited. Laser scanning confocal microscopy has the potential to close this gap by providing spatially highly resolved images containing anatomic as well as chemical information on a subcellular basis. However, in the absence of automated methods, the assessment of the spatial patterns and abundance of fluorescent markers with subcellular resolution is still largely qualitative and time-consuming. Recent advances in image acquisition and analysis, coupled with improvements in microprocessor performance, have brought such automated methods within reach, so that information from thousands of cells per image for hundreds of images may be derived in an experimentally convenient time-frame. Here, we present a MATLAB-based analytical pipeline to (1) segment radial plant organs into individual cells, (2) classify cells into cell type categories based upon Random Forest classification, (3) divide each cell into sub-regions, and (4) quantify fluorescence intensity to a subcellular degree of precision for a separate fluorescence channel. In this research advance, we demonstrate the precision of this analytical process for the relatively complex tissues of Arabidopsis hypocotyls at various stages of development. High speed and robustness make our approach suitable for phenotyping of large collections of stem-like material and other tissue types.

  • 260.
    Hall, Håkan
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för läkemedelskemi, Plattformen för preklinisk PET.
    Takahashi, Kayo
    Center for Molecular Imaging Science, Kobe, Japan.
    Erlandsson, Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Kemiska sektionen, Institutionen för kemi - BMC.
    Estrada, Sergio
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Farmaceutiska fakulteten, Institutionen för läkemedelskemi, Plattformen för preklinisk PET.
    Razifar, Pasha
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Bergström, Elisabeth
    Uppsala Imanet, Uppsala, Sweden.
    Långström, Bengt
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Kemiska sektionen, Institutionen för kemi - BMC, Fysikalisk-organisk kemi.
    Pharmacological characterization of 18F-labeled vorozole analogs2012Inngår i: Journal of labelled compounds & radiopharmaceuticals, ISSN 0362-4803, E-ISSN 1099-1344, Vol. 55, nr 14, s. 484-490Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Two F-18-labeled analogs of vorozole ([F-18]FVOZ and [F-18]FVOO) have been developed as potential tools for the in vivo characterization of aromatase. The pharmacologicalproperties of these radioligands were evaluated using in vitro binding and in vivo distribution studies in the rat and primate. Saturation binding studies using rat ovary gave K-D and B-max values of 0.21 +/- 0.1 nM and 210 +/- 20 fmol/mg, respectively, for [F-18]FVOZ, and 7.6 +/- 1nMand 293 +/- 12fmol/mg, respectively, for [F-18]FVOO. Organ distribution studies in rats showed the highest accumulation in the adrenal glands, with standardized uptake values (SUVs) of 15 to 20, followed by ovaries and liver with SUVs of approximately 5. Ex vivo and in vitro autoradiography of the rat brain showed specific binding of both [F-18]FVOZ and [F-18]FVOO mainly in the amygdala. Positron emission tomography (PET) studies were performed in the Rhesus monkey, and these showed displaceable binding in the amygdala and the hypothalamus preoptic area. The PET images were also analyzed using masked volume-wise principal component analysis. These studies suggest that [F-18]FVOZ might be a suitable tracer for the study of aromatase in vitro and in vivo, and could be an alternative to [C-11]vorozole in human PET studies.

  • 261. Hall, Lynne
    et al.
    Hume, Colette
    Tazzyman, Sarah
    Deshmukh, Amol
    Janarthanam, Srinivasan
    Hastie, Helen
    Aylett, Ruth
    Castellano, Ginevra
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Papadopoulos, Fotios
    Jones, Aidan
    Corrigan, Lee J.
    Paiva, Ana
    Alves-Oliveira, Patrícia
    Ribeiro, Tiago
    Barendregt, Wolmet
    Serholt, Sofia
    Kappas, Arvid
    Map reading with and empathic robot tutor2016Inngår i: Proc. 11th ACM/IEEE International Conference on Human Robot Interaction, Piscataway, NJ: IEEE Press, 2016, s. 567-567Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 262.
    Hamid Muhammed, Hamed
    et al.
    School of Technology and Health (STH), Royal Institute of Technology (KTH), Alfred Nobels Alle 10, SE-141 52 Huddinge, Sweden.
    Azar, Jimmy C
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Automatic Characterization of the Physiological Condition of the Carotid Artery in 2D Ultrasound Image Sequences Using Spatiotemporal and Spatiospectral 2D Maps.2014Inngår i: International Journal of Biomedical Imaging, ISSN 1687-4188, E-ISSN 1687-4196, Vol. 2014, artikkel-id 876267Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    A novel method for characterizing and visualizing the progression of waves along the walls of the carotid artery is presented. The new approach is noninvasive and able to simultaneously capture the spatial and the temporal propagation of wavy patterns along the walls of the carotid artery in a completely automated manner. Spatiotemporal and spatiospectral 2D maps describing these patterns (in both the spatial and the frequency domains, resp.) were generated and analyzed by visual inspection as well as automatic feature extraction and classification. Three categories of cases were considered: pathological elderly, healthy elderly, and healthy young cases. Automatic differentiation, between cases of these three categories, was achieved with a sensitivity of 97.1% and a specificity of 74.5%. Two features were proposed and computed to measure the homogeneity of the spatiospectral 2D map which presents the spectral characteristics of the carotid artery wall's wavy motion pattern which are related to the physical, mechanical (e.g., elasticity), and physiological properties and conditions along the artery. These results are promising and confirm the potential of the proposed method in providing useful information which can help in revealing the physiological condition of the cardiovascular system.

  • 263.
    Hanstorp, Anna
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Sjögren, Lina
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Trots ByggR så byggS det inte: En kvalitativ fallstudie av bygglovsprocessen, processledning och verktyget ByggR.2017Independent thesis Advanced level (professional degree), 20 poäng / 30 hpOppgave
    Abstract [en]

    With the digital transformation the importance of well-adapted systems and casemanagement tools in the building permit process has increased. This study aims toexamine how Swedish municipalities’ work processes differ regarding handlingbuilding permit applications and work process development. Further, the studyinvolves the user's perspective of interacting with the case management tool,ByggR, and how the tool affects their work processes with building permits. Lastly,the study aims to differentiate how municipalities’ work with internal processes andprocess management. The underlying theoretical framework for the study consistsof socio-technical systems theories, theories on focal relationships, processmanagement and finally theories about usability in IT-systems. A qualitativeapproach has been used with two selected municipalities and the major datacollection is based on interviews with respondents in each municipality. The resultof the analysis shows that to succeed with the digital development within thebuilding permit process the supplier and the municipality need to define the jointexternal actors that influence the focal relationship. Furthermore, it appears that itwould be beneficial for municipalities work with process management in order todevelop the internal processes. Municipalities should also take advantage ofexperience and share information and knowledge between themselves. Therefore, atighter relationship and communication between municipalities is needed. Sokigoshould also focus on how to make the usage easier by developing automaticfeatures and making it easier for users to get an overview of applications in the casemanagement tool. Finally, in order to effectively develop ByggR and to streamlinethe development process, Sokigo should to try to converge requirements fromseveral municipalities simultaneously.

  • 264.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    How to Promote Student Creativity and Learning using Tutorials in Teaching Graphics and Visualisation2014Inngår i: Proc. 16th International Conference on Geometry and Graphics, Innsbruck University Press, 2014, s. 626-633Konferansepaper (Annet vitenskapelig)
  • 265.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    How to promote student creativity and learning using tutorials in teaching graphics and visualisation2014Inngår i: Journal for Geometry and Graphics, ISSN 1433-8157, Vol. 18, nr 2, s. 237-245Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Course assignments play an important role in the learning process. However, they can be constructed in such a way that they prohibit creativity, rather than promoting it. Therefore it was investigated how programming assignments are set up that students encounter in computer science education and which approach could help the students in problem solving and whether these would help or prohibit them to be creative or not. Especially, an online tutorial about visualisation using VTK and Python was used as an example in different courses on visualisation. It was also examined how students in the computer graphics courses that did not have access to such tutorial answered questions about assignments. 

  • 266.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Interest Point Detection Based on the Extended Structure Tensor with a Scale Space Parameter2015Inngår i: International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2015, s. 1-8Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 267.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Mathematics + Computer Science = True2015Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 268.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Robust and Invariant Phase Based Local Feature Matching2014Inngår i: 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2014, 2014, s. 809-814Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Any feature matching algorithm needs to be robust, producing few false positives but also needs to be invariant to changes in rotation, illumination and scale. Several improvements are proposed to a previously published Phase Correlation based algorithm, which operates on local disc areas, using the Log Polar Transform to sample the disc neighborhood and the FFT to obtain the phase. It will be shown that the matching can be done in the frequency domain directly, using the Chi-squared distance, instead of computing the cross power spectrum. Moreover, it will be shown how combining these methods yields an algorithm that sorts out a majority of the false positives. The need for a peak to sub lobe ratio computation in order to cope with sub pixel accuracy will be discussed as well as how the FFT of the periodic component can enhance the matching. The result is a robust local feature matcher that is able to cope with rotational, illumination and scale differences to a certain degree.

  • 269.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Simple filter design for first and second order derivatives by a double filtering approach2014Inngår i: Pattern Recognition Letters, ISSN 0167-8655, E-ISSN 1872-7344, Vol. 42, s. 65-71Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Spline filters are usually implemented in two steps, where in the first step the basis coefficients are computed by deconvolving the sampled function with a factorized filter and the second step reconstructs the sampled function. It will be shown how separable spline filters using different splines can be constructed with fixed kernels, requiring no inverse filtering. Especially, it is discussed how first and second order derivatives can be computed correctly using cubic or trigonometric splines by a double filtering approach giving filters of length 7.

  • 270.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Towards Automatic Stereo Pair Extraction for 3D Visualisation of Historical Aerial Photographs2014Inngår i: IC3D, the International Conference on 3D Imaging, 2014, s. 1-8Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    An efficient and almost automatic method for stereo pair extraction of aerial photos is proposed. There are several challenging problems that needs to be taken into consideration when creating stereo pairs from historical aerial photos. These problems are discussed and solutions are proposed in order to obtain an almost automatic procedure with as little input as possible needed from the user.  The result is a rectified and illumination corrected stereo pair. It will be discussed why viewing aerial photos in stereo is important since the depth cue gives more information than single photos do.

  • 271.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Capurro, Carlotta
    Nollet, Dries
    Pletinckx, Daniel
    Estevez, B.
    Pazos, M.
    Franco, J. M.
    Marchetti, Andrea
    Stereo Visualisation of Historical Aerial Photos: A Useful and Important Aerial Archeology Research Tool2016Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 272.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Cullhed, Per
    Uppsala universitet, Universitetsbiblioteket.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    TexT – Text extractor tool for handwritten document transcription and annotation2018Inngår i: Digital Libraries and Multimedia Archives, Springer, 2018, s. 81-92Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    This paper presents a framework for semi-automatic transcription of large-scale historical handwritten documents and proposes a simple user-friendly text extractor tool, TexT for transcription. The proposed approach provides a quick and easy transcription of text using computer assisted interactive technique. The algorithm finds multiple occurrences of the marked text on-the-fly using a word spotting system. TexT is also capable of performing on-the-fly annotation of handwritten text with automatic generation of ground truth labels, and dynamic adjustment and correction of user generated bounding box annotations with the word being perfectly encapsulated. The user can view the document and the found words in the original form or with background noise removed for easier visualization of transcription results. The effectiveness of TexT is demonstrated on an archival manuscript collection from well-known publicly available dataset.

  • 273.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Cullhed, Per
    Uppsala universitet, Universitetsbiblioteket.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Abrate, Matteo
    Making large collections of handwritten material easily accessible and searchable2019Inngår i: Digital Libraries: Supporting Open Science, Springer, 2019, s. 18-28Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 274.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Fornés, Alicia
    Univ Autonoma Barcelona, Comp Vis Ctr, Dept Comp Sci, Bellaterra, Spain.
    A segmentation-free handwritten word spotting approach by relaxed feature matching2016Inngår i: Proc. 12th IAPR Workshop on Document Analysis Systems, IEEE, 2016, s. 150-155Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    The automatic recognition of historical handwritten documents is still considered a challenging task. For this reason, word spotting emerges as a good alternative for making the information contained in these documents available to the user. Word spotting is defined as the task of retrieving all instances of the query word in a document collection, becoming a useful tool for information retrieval. In this paper we propose a segmentation-free word spotting approach able to deal with large document collections. Our method is inspired on feature matching algorithms that have been applied to image matching and retrieval. Since handwritten words have different shape, there is no exact transformation to be obtained. However, the sufficient degree of relaxation is achieved by using a Fourier based descriptor and an alternative approach to RANSAC called PUMA. The proposed approach is evaluated on historical marriage records, achieving promising results.

  • 275.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Hanke, Michael
    Royal Inst Technol, KTH, Dept Math, Sch Engn Sci, Stockholm, Sweden.
    Karlsson, Hans O.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Kemiska sektionen, Institutionen för kemi - Ångström, Teoretisk kemi.
    Swedish eScience Education – a Graduate School in eScience2015Inngår i: Proc. 11th International Conference on e-Science, IEEE Computer Society, 2015, s. 31-35Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Swedish eScience Education (SeSE) is a national graduate school in eScience in Sweden. It comes from the collaboration between two major research initiatives in eScience and the school has turned out to be very successful. It has made it possible for students at different universities to get access to education that is not normally available at their home universities. With SeSE they get access to education by the top experts within their respective field. We argue why such graduate school is important and how it is different from training offered by many HPC centres in Europe. Furthermore, examples of courses and their structure is discussed as well as lessons learned from SeSE and its two predecessors in Sweden.

  • 276.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Jenke, Peter
    University of Gävle.
    Seipel, Stefan
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Shortest Diagonal Triangulation of Convex Layers2013Inngår i: The IASTED International Conference on Signal Processing, Pattern Recognition and Applications., 2013, s. 1-7Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 277.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Kylberg, Gustav
    Clustering in 2D as a Fast Deterministic Alternative to RANSAC2015Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 278.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Kylberg, Gustav
    Vironova AB, Stockholm, Sweden.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Vironova AB, Stockholm, Sweden.
    An efficient descriptor based on radial line integration for fast non invariant matching and registration of microscopy images2017Inngår i: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, Springer, 2017, s. 723-734Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Descriptors such as SURF and SIFT contain a framework for handling rotation and scale invariance, which generally is not needed when registration and stitching of images in microscopy is the focus. Instead speed and efficiency are more important factors. We propose a descriptor that performs very well for these criteria, which is based on the idea of radial line integration. The result is a descriptor that outperforms both SURF and SIFT when it comes to speed and the number of inliers, even for rather short descriptors.

  • 279.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Lind, Mats
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Embedded Prototype Subspace Classification: A subspace learning framework2019Inngår i: Computer Analysis of Images and Patterns, Springer, 2019, s. 581-592Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 280.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Lind, Mats
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Subspace Learning and Classification2019Inngår i: Proc. 3rd Swedish Symposium on Deep Learning, 2019Konferansepaper (Annet vitenskapelig)
  • 281.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    IIT, CNR.
    An Efficient Preconditioner and a Modified RANSAC for Fast and Robust Feature Matching.2012Inngår i: International Conferences in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision: Communcations Paper, 2012, s. 11-18Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 282.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    Improved illumination correction that preserves medium sized objects2014Inngår i: Machine Graphics & Vision, ISSN 1230-0535, Vol. 23, nr 1/2, s. 3-20Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
  • 283.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    IIT, CNR.
    Invariant Interest Point Detection Based on Variations of the Spinor Tensor2014Inngår i: WSCG, Communication papers proceedings , ISBN 978-80-86943-71-8, 2014, s. 49-56Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Image features are obtained by using some kind of interest point detector, which often is based on a symmetric matrix such as the structure tensor or the Hessian matrix. These features need to be invariant to rotation and to some degree also to scaling in order to be useful for feature matching in applications such as image registration. Recently, the spinor tensor has been proposed for edge detection. It was investigated herein how it also can be used for feature matching and it will be proven that some simplifications, leading to variations of the response function based on the tensor, will improve its characteristics. The result is a set of different approaches that will be compared to the well known methods using the Hessian and the structure tensor. Most importantly the invariance when it comes to rotation and scaling will be compared.

  • 284.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    Institute of Informatics and Telematics, Pisa, Italy.
    Putative Match Analysis: A Repeatable Alternative to RANSAC for Matching of Aerial Images2012Inngår i: VISAPP 2012 - Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications, Volume 2 / [ed] Gabriela Csurka, José Braz, SciTePress , 2012, s. 341-344Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

     One disadvantage with RANSAC is that it is based on randomness and will therefore often yield a different set of inliers in each run, especially if the dataset contains a large number of outliers. A repeatable algorithm for finding both matches and the homography is proposed, which in our case is used for image stitching and the obtained points are also used for georeferencing. This algorithm will yield the same set of matches every time and is therefore a useful tool when trying to evaluate other algorithms involved and their parameters. Moreover a refining step is proposed that finds the best matches depending on what geometric transformation is used, which also can be utilized as a refining step for RANSAC. 

  • 285.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    IIT, CNR.
    Rotation Invariant Feature Matching - Based on Gaussian Filtered Log Polar Transform and Phase Correlation.2013Inngår i: 8th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis: (ISPA 2013), 2013, s. 1-6Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Rotation invariance is an important property for any feature matching method and it has been implemented in different ways for different methods. The Log Polar Transform has primarily been used for image registration where it is applied after phase correlation, which in its turn is applied on the whole images or in the case of template matching, applied on major parts of them followed by an exhaustive search. We investigate how this transform can be used on local neighborhoods of features and how phase correlation as well as normalized cross correlation can be applied on the result. Thus, the order is reversed and we argue why it is important to do so. We demonstrate a common problem with the log polar transform and that many implementations of it are not suitable for local feature detectors. We propose an implementation of it based on Gaussian filtering. We also show that phase correlation generally will perform better than normalized cross correlation. Both handles illumination differences well, but changes in scale is handled better by the phase correlation approach. 

  • 286.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    CNR, Ist Informat & Telemat, Pisa, Italy.
    Stereo Visualisation of Historical Aerial Photos – a Valuable Digital Heritage Research Tool2015Inngår i: 2015 Digital Heritage International Congress, Vol 2: Analysis & Interpretation Theory, Methodologies, Preservation & Standards Digital Heritage Projects & Applications, 2015, s. 663-666Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    We demonstrate with several examples how historical aerial photos can benefit from being viewed in stereo and how this can be useful as tool in digital heritage research. The main reason why stereo images are important is that they give a much better understanding of what is actually in the scene than single photos can. The important factor is the depth cue that helps understanding the content and adds the ability to distinguish between objects such as houses and trees and the ground as well as estimating heights of objects. There are however still challenges but also possibilities that will be discussed.

  • 287.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    Stereo Visualisation of Historical Aerial Photos as a Valuable Tool for Archeological Research2015Inngår i: Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology, CAA, 2015, s. 1-3Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 288.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    The Challenges and Advantages with a Parallel Implementation of Feature Matching2016Inngår i: Proc. 11th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2016Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 289.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Marchetti, Andrea
    IIT, CNR.
    Rapisarda, Beatrice
    IIT, CNR.
    Sheperd, J
    Aerofototeca nazionale dell'Istituto centrale per il catalogo e la documentazione di Roma.
    Tesconi, Maurizio
    IIT, CNR.
    Geomemories - a Spatial-Temporal Atlas of the Italian Landscape.2011Inngår i: International Symposium on Virtual Reality, Archaeology and Cultural Heritage, 2011, s. 41-44Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 290.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Mårtensson, Lasse
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Heil, Raphaela
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Creating an Atlas over Handwritten Script Signs2019Inngår i: Digital Humanities in the Nordic Countries, 2019Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 291.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Nysjö, Johan
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Optimal RANSAC - Towards a Repeatable Algorithm for Finding the Optimal Set2013Inngår i: Journal of WSCG, ISSN 1213-6972, E-ISSN 1213-6964, Vol. 21, nr 1, s. 21-30Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
  • 292.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Sablina, Victoria A.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Kylberg, Gustaf
    A fast Fourier based feature descriptor and a cascade nearest neighbour search with an efficient matching pipeline for mosaicing of microscopy images2018Inngår i: Pattern Recognition and Image Analysis, ISSN 1054-6618, Vol. 28, nr 2, s. 261-272Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
  • 293.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Sablina, Victoria
    Kylberg, Gustav
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    A Simple and Efficient Feature Descriptor for Fast Matching2015Inngår i: WSCG / [ed] V. Skala, 2015, s. 135-142Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 294.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    An intelligent user interface for efficient semi-automatic transcription of historical handwritten documents2018Inngår i: Proc. 23rd International Conference on Intelligent User Interfaces Companion, New York: ACM Press, 2018, artikkel-id 48Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Transcription of large-scale historical handwritten document images is a tedious task. Machine learning techniques, such as deep learning, are popularly used for quick transcription, but often require a substantial amount of pre-transcribed word examples for training. Instead of line-by-line word transcription, this paper proposes a simple training-free gamification strategy where all occurrences of each arbitrarily selected word is transcribed once, using an intelligent user interface implemented in this work. The proposed approach offers a fast and user-friendly semi-automatic transcription that allows multiple users to work on the same document collection simultaneously.

  • 295.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Radial line Fourier descriptor for historical handwritten text representation2018Inngår i: Journal of WSCG, ISSN 1213-6972, E-ISSN 1213-6964, Vol. 26, nr 1, s. 31-40Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
  • 296.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Radial line Fourier descriptor for historical handwritten text representation2018Inngår i: Proc. 26th International Conference on Computer Graphics: Visualization and Computer Vision, 2018Konferansepaper (Annet vitenskapelig)
    Abstract [en]

    Automatic recognition of historical handwritten manuscripts is a daunting task due to paper degradation over time. Recognition-free retrieval or word spotting is popularly used for information retrieval and digitization of the historical handwritten documents. However, the performance of word spotting algorithms depends heavily on feature detection and representation methods. Although there exist popular feature descriptors such as Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Speeded Up Robust Features (SURF), the invariant properties of these descriptors amplify the noise in the degraded document images, rendering them more sensitive to noise and complex characteristics of historical manuscripts. Therefore, an efficient and relaxed feature descriptor is required as handwritten words across different documents are indeed similar, but not identical. This paper introduces a Radial Line Fourier (RLF) descriptor for handwritten word representation, with a short feature vector of 32 dimensions. A segmentation-free and training-free handwritten word spotting method is studied herein that relies on the proposed RLF descriptor, takes into account different keypoint representations and uses a simple preconditioner-based feature matching algorithm. The effectiveness of the RLF descriptor for segmentation-free handwritten word spotting is empirically evaluated on well-known historical handwritten datasets using standard evaluation measures.

  • 297.
    Hast, Anders
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Weidendorfer, Josef
    Weiss, Jan-Philipp
    UCHPC 2012: Fifth Workshop on UnConventional High Performance Computing2013Inngår i: Euro-Par 2012: Parallel Processing Workshops, Springer Berlin/Heidelberg, 2013, Vol. 7640, s. 505-506Konferansepaper (Fagfellevurdert)
  • 298.
    Heil, Raphaela
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Exploring the Applicability of Capsule Networks for WordSpotting in Historical Handwritten Manuscripts2018Konferansepaper (Annet vitenskapelig)
  • 299.
    Heil, Raphaela
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Vats, Ekta
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Hast, Anders
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Word Spotting in Historical Handwritten Manuscripts using Capsule Networks2018Konferansepaper (Annet vitenskapelig)
    Abstract [en]

    Word spotting is popularly used for digitisation and transcription of historical handwritten documents. Recently, deep learning based methods have dominated the current state-of-the-art in learning-based word spotting. However, deep learning architectures such as Convolutional Neural Networks (CNNs) require a large amount of training data, and suffer from translation invariance. Capsule Networks (CapsNet) have been recently introduced as a data-efficient alternative to CNNs. This work explores the applicability of CapsNets for segmentation-based word spotting, and is the first such effort in the Handwritten Text Recognition (HTR) community to the best of authors' knowledge. The effectiveness of CapsNets will be empirically evaluated on well-known historical handwritten datasets using standard evaluation measures. The impact of varying amounts of training data on the recognition performance will be investigated, along with a comparison with the state-of-the-art methods.

  • 300. Hesse, Bernhard
    et al.
    Langer, Max
    Varga, Peter
    Pacureanu, Alexandra
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Dong, Pei
    Schrof, Susanne
    Maennicke, Nils
    Suhonen, Heikki
    Olivier, Cecile
    Maurer, Peter
    Kazakia, Galateia J.
    Raum, Kay
    Peyrin, Francoise
    Alterations of Mass Density and 3D Osteocyte Lacunar Properties in Bisphosphonate- Related Osteonecrotic Human Jaw Bone, a Synchrotron mu CT Study2014Inngår i: PLoS ONE, ISSN 1932-6203, E-ISSN 1932-6203, Vol. 9, nr 2, s. e88481-Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    Osteonecrosis of the jaw, in association with bisphosphonates (BRONJ) used for treating osteoporosis or cancer, is a severe and most often irreversible side effect whose underlying pathophysiological mechanisms remain largely unknown. Osteocytes are involved in bone remodeling and mineralization where they orchestrate the delicate equilibrium between osteoclast and osteoblast activity and through the active process called osteocytic osteolysis. Here, we hypothesized that (i) changes of the mineralized tissue matrix play a substantial role in the pathogenesis of BRONJ, and (ii) the osteocyte lacunar morphology is altered in BRONJ. Synchrotron mu CT with phase contrast is an appropriate tool for assessing both the 3D morphology of the osteocyte lacunae and the bone matrix mass density. Here, we used this technique to investigate the mass density distribution and 3D osteocyte lacunar properties at the sub-micrometer scale in human bone samples from the jaw, femur and tibia. First, we compared healthy human jaw bone to human tibia and femur in order to assess the specific differences and address potential explanations of why the jaw bone is exclusively targeted by the necrosis as a side effect of BP treatment. Second, we investigated the differences between BRONJ and control jaw bone samples to detect potential differences which could aid an improved understanding of the course of BRONJ. We found that the apparent mass density of jaw bone was significantly smaller compared to that of tibia, consistent with a higher bone turnover in the jaw bone. The variance of the lacunar volume distribution was significantly different depending on the anatomical site. The comparison between BRONJ and control jaw specimens revealed no significant increase in mineralization after BP. We found a significant decrease in osteocyte-lacunar density in the BRONJ group compared to the control jaw. Interestingly, the osteocyte-lacunar volume distribution was not altered after BP treatment.

3456789 251 - 300 of 957
RefereraExporteraLink til resultatlisten
Permanent link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf