fractional order derivative

INTRACRANIAL HEMORRHAGE SEGMENTATION USING NEURAL NETWORK AND RIESZ FRACTIONAL ORDER DERIVATIVE-BASED TEXTURE ENHANCEMENT

This paper explores the application of the U-Net architecture for intracranial hemorrhage segmentation, with a focus on enhancing segmentation accuracy through the incorporation of texture enhancement techniques based on the Riesz fractional order derivatives. The study begins by conducting a review of related works in the field of computed tomography (CT) scan segmentation. At this stage also a suitable dataset is selected.

Фрактальна модель тепло- та масоперенесення у капілярно-пористих матеріалах

Розглянуто фрактальну модель тепло- та масоперенесення у капілярно-пористих матеріалах, що описується системою диференціальних рівнянь у частинних похідних з дробовим порядком. Різницевим методом отримано числовий розв’язок задачі для різних значень дробової похідної.

There was considered fractal model of heat and mass transfer in capillary-porous materials which is described by the system of differential equations in partial derivatives with fractional order. The difference method receives the numerical decision of a problem at various orders of a fractional derivative.

Числове моделювання неізотермічного вологоперенесення у середовищах з фрактальною структурою

Розглянуто фрактальну модель неізотермічного вологоперенесення у капілярно- пористих матеріалах, що описується системою диференціальних рівнянь у частинних похідних з дробовим порядком. Різницевим методом отримано числовий розв’язок задачі для різних значень дробової похідної.