Роскошный ВАЗ 2108 тюнинг легко и доступно
Немного об автомобиле ВАЗ 2108
В 1984 году на Волжском автозаводе начался выпуск модели ВАЗ 2108. Для тех времен знаменитая “восьмерка” стала достаточно прогрессивным автомобилем с передним приводом, который обладал отличной управляемостью и вполне «сносной» динамикой.
Сегодня ВАЗ 2108 прекратили выпускать, в 2005 году он уступил место современной модели — ВАЗ 2113, которая отличается несколько иными панелями кузова, а также более современным салоном, который дополнен яркой европанелью. Тем не менее, на улицах городов эти автомобили встречаются довольно часто, причем, немало из них видоизменились в следствие тюнинга, который автолюбители проводят своими руками.
И не следует сильно удивляться, потому что машина является прекрасной заготовкой для последующих доработок. Данная модель пользуется особым спросом среди молодежи, ведь этому отлично способствуют ее спортивный характер и вполне доступная стоимость. После покупки такого автомобиля часто еще остаются деньги на ее тюнинг.
Из истории модели
История марки ВАЗ 2108 наполнена интересными фактами. Автомобиль получил известные теперь многим названия — “девятка” и “зубила”. Машина эта невероятно популярна и сегодня. Все семейство “восьмерки-девятки”, именованное на первых этапах как Спутник, а потом и Самара, появилось в мире благодаря плодотворному сотрудничеству мастеров из Тольятти с хорошо знакомой всем немецкой компанией Porsche.
Это, без сомнения, придало “зубиле” прекрасный потенциал для последующих усовершенствований.
Общий модификационный ряд авто ВАЗ включает множество автомоделей, однако модель 2108 и ее видоизменения – это самые общераспространенные в, так называемой, тюнинговой области. Кстати, проводя тюнинг ВАЗ 2114, «родственником» которой является представляемая модель 2108, следует отталкиваться от тех же принципов, которые используются во время усовершенствования знаменитой «восьмерки».
ВАЗ 2108 стал пробным и, на сегодняшний день, старейшим представителем переднеприводного автомобиля во всем семействе ВАЗа, а это уже само по себе привлекательно для многих поклонников тюнинга.
Автомобиль принимал участие в спортивных гонках, и после подобной проверки на гоночных треках, тюнингованные новинки значительно продвинулись в народ и сразу покорили сердца многих рядовых хозяев машин 2108.
Поверхностный «макияж» автомобиля
Тюнинг ВАЗ 2108 обычно осуществляют по следующей схеме:
- мотор;
- трансмиссия;
- подвеска;
- салон;
- кузов.
Однако следует отметить, что как мотор, так и трансмиссия вместе с подвеской представленной модели «с момента рождения» обеспечивают сносную динамику и мощность. Поэтому, в такой ситуации, тюнинг лучше начать с конца. Чтобы в целом получить красивый и оригинальный автомобиль, необходимо сначала заняться обновлением внешнего вид машины.
Замена бампера восьмерки
Избавить авто от несколько странной клички “зубила”, которую она получила за свою специфичную форму находящегося спереди бампера, можно с помощью замены его на новый, значительно более обтекаемый.
Хорошо, если в нем будет предусмотрен относительно больших размеров воздухозаборник, который обеспечит отличное охлаждение двигателя во время движения на высоких оборотах.
Тюниг фар
Далее следует провести обновление задних фонарей машины (которые сертифицированы автозаводом). Если автомобиль не оснащен дублирующим стопсигналом, лучше его установить. Переднюю оптику “восьмерки” сложно как-то разительно видоизменить, единственным вариантом является установка“ресничек”.
Однако в определенных случаях удается также заменить стандартную оптику на современную альтернатирвую. Также следует установить специальную защитную планку над задней дверью автомобиля, которая будет предохранять кромку двери от преждевременного гниения. Конечно, заменить нужно и стандартные зеркала заднего вида, желательно, чтобы они были с водоотводящими канавками и подогревом.
Глубокий и эффектный тюнинг ВАЗ 2108
Рекомендации по тюнингу автомобиля
Без сомнения, совершенству нет предела, особенно, когда вести речь о механизме, который создан несколько десятилетий назад.
Главный вопрос здесь в том – когда и что целесообразно улучшить или заменить; а что будет обычной тратой денег. Попробуем разобраться в этой ситуации более детально.
1.Кузов. Нижняя полка радиатора считается настоящей бедой «зубиловодов». Создатель этого автомобиля почему-то решил выполнить эту важную несущую подвеску из тонкого, хлипкого металла, словно забыл, что русские дороги – это не автобаны и хайвеи, здесь найти идеально ровный участок трудно, иногда, практически невозможно.
Гайки крепления его растяжных кронштейнов спрятали внутрь, лишь слегка прихватив сваркой. Вследствие этого, большинство владельцев рано или поздно сталкиваются с проблемами в виде трещин полки или с отрыванием от гаек сварки. Это делает невозможным последующий демонтаж кронштейна растяжки.
Проводя тюнинг кузова, целесообразно будет сделать раллийную, спортивную полку, которую следует проварить спереди и снизу двухмиллиметровым листом, прихватив к лонжеронам и предварительно «оснастить» нижний лист гайки кронштейнами растяжек.
Благодаря этой операции можно «забыть» о подобной проблеме. Также это позволит поставить не ломающиеся, стальные кронштейны растяжек.
2.Система охлаждения. Обязательному изменению подлежит механизм пуска радиаторного вентилятора, а точнее — установка тумблера, так называемого, принудительного включения и замена «горячего» датчика (чаще всего, 99-95) на значительно более «холодный» (например, от М2141). Вполне разумно будет доработать верхний крепеж автомобильного радиатора.
Это можно выполнить, удлинив его на несколько сантиметров с помощью обыкновенной металлической трубки. Если необходимо заменить сломанную водяную помпу или термостат, не обязательно искать импортные аналоги. Отечественные детали сами способны проработать длительное время весьма исправно. Касательно металлических хомутов, которые есть на патрубках, то их следует поменять на более надежные импортные. Их трудно «скрутить» и прослабить.
3. Тормозная система. Если в наличие есть свободные средства, лучше повысить автомобильную эффективность тормозов с помощью вентилируемых дисков и надежных колодок популярных фирм (Ferodo).
В то же время, не следует это делать сразу, выкидывая на помойку совершенно новые, возможно старомодные, но вполне хорошие заводские диски и колодки. Менять их лучше по мере износа. Помимо этого, следует понимать, что кроме замены 8-миллиметровых прокачных штуцеров на 10 мм и закрепления бачка основного цилиндра, не стоит ничего нового придумывать.
4. Колеса и привода. Единственным действительно разумным вариантом тюнинга является возможность использования штампованных дисков под соответствующую зимнюю резину, а также кованных или литых — под летнюю.
Следует также отказаться от увлечения расширения за счет машинной колеи. Касательно вопроса о переходе на 14-дюймовую резину, то в этой ситуации нужно учесть, во-первых, общие возможности силового агрегата, ну а во-вторых (в случае использования низкопрофильной резины), реальное состояние подвески.
5.Электрооборудование. Сразу лучше полностью отгородиться от всевозможных неисправностей автомобильной электросистемы.
Вполне правильно будет переставить катушку зажигания из «обычного» места несколько повыше — на щит мотора или под крепеж стойки подшипника. Можно также установить дополнительный коммутатор.
Облегчить его переключение можно, если перекинуть разъем. Заметь штатные высоковольтные провода следует на силиконовые, приобрести также стоит хорошие стеклоочистители.
Хорошим «тюнингом» также будет обновление стеклоочистителей фар, герметизация блока предохранителей, а также «веерные» или двойные опрыскиватели переднего стекла. Хорошие импортные «зажигательные» свечи (Bosch, Beru, NGK), лампы фар с несколько увеличенной мощностью, импортный ремень генератора – элементы усовершенствования, которые никогда не помешают.
6.Коробка переключения передач. Если есть надобность в усовершенствовании штатной КПП, то вполне разумным шагом будет «мягкая» блокировка дифференциала, которая позволит «выигрывать светофорные старты», вполне уверенно чувствовать себя на различных поворотах, а также на скользкой дороге.
7. Салон. ВАЗ 2108 тюнинг салона предоставляет широчайшее пространство для реализации своих идей. Сиденья от знаменитых Фордов и красивые панели от Фиатов; радиостанции служб спасения и «двухгрвнеевые» рули; полезные держатели сотовых и «ветровики» на опускающихся с помощью электрики стеклах и многое другое. Пригодится также и тахометр (модели, где его нет). Он вполне желателен для определения давления масла.
8.Двигатель. Каждое действие, которое касается ВАЗ 2108 тюнинг двигателя, несет значительные расходы и уменьшает его ресурс. Но если все-таки вести речь о мероприятиях по усовершенствованию двигателя, то следует отметить, что вполне подходящим вариантом будет его герметизация, посадка крышек головки блока и поддона картера на герметик, а также отрезание кусочка крышки от ремня ГРМ для последующей ее легкой установки.
Также можно выполнить настройку распределителя зажигания и карбюратора.
Многие любители модели 2108 питаются, используя различные фото и видео для обучения, своими руками провести тюнинг этого автомобиля.
Иногда у них получается нечто наподобие белого ВАЗа (как бы белого лимузина). Однако следует всегда понимать, что главное, что необходимо для усовершенствования своего авто — огромное желание, немножко терпения, свободное время и, конечно, деньги, без которых, в современном мире, не обходится никакое важное дело.
авто тюнинг ваз 2108 – особенности внешнего, внутреннего и спортивного тюнинга
Внешний и внутренний авто тюнинг ВАЗ 2108
Выпускаться автомобиль ВАЗ 2108 начал еще в 1984 году, его базой послужил немецкий Порше, именно благодаря этому «восьмерка» имеет неплохой потенциал для дальнейшего усовершенствования. Сегодняшние владельцы данного транспортного средства выполняют авто тюнинг ВАЗ 2108 и изменяют свои машины до неузнаваемости.
В большинстве случаев для того чтобы выделится среди остальных машин автовладельцы делают тюнинг ВАЗ 2108 спорт. Почему всех так привлекает спортивный вариант? Все очень просто, так как популярность такого тюнинга заключается в доступности деталей.
С целью выполнить спортивный тюнинг ВАЗ 2108 автовладельцы пытаются улучшить и изменить внешние детали. Кроме этого можно установить подрамник на ВАЗ 2108, который позволит увеличить жесткость кузова, в общем, и вместе с этим усилит места крепления подвески транспортного средства. Также нужно отметить, что подрамник ВАЗ 2108 еще и будет защищать двигатель от любых ударов снизу, именно поэтому подрамники являются обязательными для раллийных автомобилей.
Начинать выполнять тюнинг авто ВАЗ 2108 лучше всего с установки новых бамперов, так как заводские имеют уж слишком непривлекательную форму. Лучше всего установить новый передний бампер с большим воздухозаборником, предпочтение следует отдавать бамперам более обтекаемой формы. Такой бампер должен обеспечить нормальное охлаждение двигателю при быстром передвижении. Затем можно поменять задние фары ВАЗ 2108 и установить дополнительный стоп-сигнал. А вот установить передние тюнингованные фары на ВАЗ 2108 будет не так легко, но если имеется желание, то вполне можно придумать альтернативу для заводского варианта.
Разобравшись с оптикой можно установить обвес на ВАЗ 2108. Обязательно возьмите во внимание тот факт, что лучше выбирать такой обвес ВАЗ 2108, который кроме улучшения эстетичного вида, принесет автомобилю еще и пользу, улучшив его аэродинамические характеристики, благо сегодня предлагается множество разных вариантов обвесов.
Сразу после обвесов можно установить новые диски. Но если есть желание более кардинально преобразить экстерьер машины, можно перекрасить кузов, либо сделать его более стильным и индивидуальным с помощью аэрографии.
Приступая к тюнингу салона «восьмерки», нужно решить в каком стиле будет производиться модернизация. Первым делом меняется торпеда ВАЗ 2108, так как она всегда находится на глазах у водителя и пассажиров. Стоит подчеркнуть, что торпеда на ВАЗ 2108 представляет собой обширный простор для фантазии, ведь можно полностью поменять панель приборов, а можно изменить ее до неузнаваемости с помощью замены стандартных лампочек на стильную светодиодную подсветку и установкой красивых накладных шкал, которые можно приобрести в автомагазинах.
Для завершения тюнинга салона можно поменять кресла на спортивные «ковши», также желательно поменять обшивку салона, ведь это один из основных видов тюнинга. Для перетяжки салона предпочтительнее использовать кожу, ею можно отделать все элементы салона: потолок, панели, стойки и остальные мелочи.
22.04.2015
ВАЗ-2108 Monster Energy — GTA5-Mods.com
Скачать
демон1988
Все версии
1,0 (текущий)
1496 загрузок, 14,4 МБ
27 июня 2016 г.
Больше модов от daemon1988:
- Автомобиль
- Хэтчбек
- Лада
ВАЗ-2102
1.0
Автор: daemon1988
- Автомобиль
- внедорожник
- Шевроле
Шевроле Нива
1.0
Автор: daemon1988
- Автомобиль
- Аварийный
- Лада
- Россия
- Европа
ВАЗ-2106 Милиция
Демон1988
- Автомобиль
- Грузовик
- Хэтчбек
- Лада
Лада Нива Монстр
1.
0
Автор: daemon1988
- Автомобиль
- Лада
ВАЗ-2105 (Лада Нова/Рива)
Демон1988
5.0 / 5 звезд (3 голоса)
Ваз 2108 Monster Energy для gta 5
Установка:
заменить файлы blista3.yft blista3_hi.yft blista3.ytdin Open IV:
GTA V/update/x64/dlcpacks/patchday2ng/dlc.rpf/x64/levels/gta5/vehicl
Установить тюнинг:
Поместите содержимое папки tuning в Open IV:
GTA V/x64w/dlcpacks/spupgrade/dlc.rpf/x64/levels/spupgrade/vehiclemods/blista3_mods.rpf
Показать полное описание
Машина
Тюнинг
Хэтчбек
Лада
Первая загрузка: 27 июня 2016 г.
Последнее обновление: 27 июня 2016 г.
Последняя загрузка: 8 часов назад
Все версии
1,0 (текущий)
1496 загрузок, 14,4 МБ
27 июня 2016 г.
Больше модов от daemon1988:
- Автомобиль
- Хэтчбек
- Лада
ВАЗ-2102
1.0
Автор: daemon1988
- Автомобиль
- внедорожник
- Шевроле
Шевроле Нива
1.0
Автор: daemon1988
- Автомобиль
- Аварийный
- Лада
- Россия
- Европа
ВАЗ-2106 Милиция
Демон1988
- Автомобиль
- Грузовик
- Хэтчбек
- Лада
Лада Нива Монстр
1.0
Автор: daemon1988
- Автомобиль
- Лада
ВАЗ-2105 (Лада Нова/Рива)
Демон1988
- Описание
- Комментарии (4)
Ваз 2108 Monster Energy для gta 5
Установка:
заменить файлы blista3.yft blista3_hi.
yft blista3.ytdin Open IV:
GTA V/update/x64/dlcpacks/patchday2ng/dlc.rpf/x64/levels/gta5/vehicl
Установка настройки:
Поместите содержимое папки tuning в Open IV:
GTA V/x64w/dlcpacks/spupgrade/dlc.rpf/x64/levels/spupgrade/vehiclemods/blista3_mods.rpf
Машина
Тюнинг
Хэтчбек
Лада
Первая загрузка: 27 июня 2016 г.
Последнее обновление: 27 июня 2016 г.
Последняя загрузка: 8 часов назад
Автоматическая настройка многоцелевого параметра для рабочих процессов сегментации изображения ткани
1. Muenzel D, Engels H-P, Bruegel M, Kehl V, Rummeny E, Metz S. Изменчивость внутри и между наблюдателями при измерении поражений-мишеней: влияние на оценку ответа в соответствии с RECIST 1.
1. Радиология и онкология. 2012;46(1):8–18. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
2. Grilley-Olson JE, Hayes DN, Moore DT, Leslie KO, Wilkerson MD, Qaqish BF, Hayward MC, Cabanski CR, Yin X, Socinski MA. Подтверждение согласия между наблюдателями в оценке рака легких: диагностическая воспроизводимость гематоксилин-эозина для немелкоклеточного рака легких: классификация Всемирной организации здравоохранения 2004 года и терапевтически значимые подмножества. Архив патологии и лабораторной медицины. 2012;137(1):32–40. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
3. Warth A, Stenzinger A, von Brünneck A-C, Goeppert B, Cortis J, Petersen I, Hoffmann H, Schnabel PA, Weichert W. Межнаблюдательная изменчивость в применении новой классификации IASLC/ATS/ERS для легочных аденокарцином. Европейский респираторный журнал. 2012;40(5):1221–1227. [PubMed] [Google Scholar]
4. Yoon SH, Kim KW, Goo JM, Kim DW, Hahn S. Изменчивость наблюдателей в измерениях опухолевой массы на основе RECIST: метаанализ.
5. Nakazato Y, Maeshima AM, Ishikawa Y, Yatabe Y, Fukuoka J, Yokose T, Tomita Y, Minami Y, Asamura H, Tachibana K. Согласие между наблюдателями в ядерной классификации первичной аденокарциномы легких. Журнал торакальной онкологии. 2013;8(6):736–743. [PubMed] [Google Scholar]
6. Bueno-de-Mesquita J, Nuyten D, Wesseling J, van Tinteren H, Linn S, van De Vijver M. Влияние вариаций между наблюдателями на патологическую оценку лимфоузлов. рак молочной железы при оценке клинического риска и отборе пациентов для адъювантной системной терапии. Анналы онкологии. 2010;21(1):40–47. [PubMed] [Академия Google]
7. Матасар М., Ши В., Зильберстиен Дж., Лин О., Бусам К., Теруя-Фельдтейн Дж., Филиппа Д., Зеленец А., Ной А.: Второй экспертный патологический обзор лимфомы в эпоху классификации Всемирной организации здравоохранения. . Annals of Oncology
8. Rizzardi AE, Johnson AT, Vogel RI, Pambuccian SE, Henriksen J, Skubitz AP, Metzger GJ, Schmechel SC.
Количественное сравнение иммуногистохимического окрашивания, измеренного с помощью анализа цифрового изображения, с визуальной оценкой патологоанатома. Диагностическая патология. 2012;7(1):42. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
9. Berney DM, Algaba F, Camparo P, Compérat E, Griffiths D, Kristiansen G, Lopez-Beltran A, Montironi R, Varma M, Egevad L. Причины различий в оценке биопсии предстательной железы по Глисону: области согласия и заблуждение среди 266 европейских патологоанатомов. Гистопатология. 2014;64(3):405–411. [PubMed] [Google Scholar]
10. Netto GJ, Eisenberger M, Epstein JI, T.T. Investigators Изменчивость результатов гистологической оценки радикальной простатэктомии между центральными и местными патологами: результаты многонационального клинического исследования TAX 3501. Урология. 2011;77(5):1155–1160. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
11. Allsbrook WC, Mangold KA, Johnson MH, Lane RB, Lane CG, Epstein JI. Межнаблюдательная воспроизводимость оценки Глисона карциномы предстательной железы: общий патологоанатом.
Патология человека. 2001;32(1):81–88. [PubMed] [Google Scholar]
12. Соренсен Дж., Хирш Ф., Газдар А., Олсен Дж. Изменчивость между исследователями в гистопатологическом подтипе и классификации аденокарциномы легких. Рак. 1993;71(10):2971–2976. [PubMed] [Google Scholar]
13. Roggli VL, Vollmer RT, Greenberg SD, McGavran MH, Spjut HJ, Yesner R. Неоднородность рака легких: слепое и рандомизированное исследование 100 последовательных случаев. Патология человека. 1985;16(6):569–579. [PubMed] [Google Scholar]
14. Уилкинс Б.С., Эрбер В.Н., Барефорд Д., Бак Г., Уитли К., Ист С.Л., Пол Б., Харрисон К.Н., Грин А.Р., Кэмпбелл П.Дж. Патология костного мозга при эссенциальной тромбоцитемии: межнаблюдательная надежность и полезность для определения подтипов заболевания. Кровь. 2008;111(1):60–70. [PubMed] [Google Scholar]
15. Kong J, Cooper LA, Wang F, Gao J, Teodoro G, Scarpace L, Mikkelsen T, Schniederjan MJ, Moreno CS, Saltz JH. Машинный морфологический анализ глиобластомы с использованием изображений патологии всего предметного стекла выявляет клинически значимые молекулярные корреляты.
ПлоС один. 2013;8(11):e81049. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
16. Cooper LAD, Kong J, et al. Комплексный морфологический анализ для выявления и характеристики подтипов заболеваний. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. 2012;19(2):317–323. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
17. Sertel O, Kong J, Shimada H, Catalyurek U, Saltz JH, Gurcan MN. Компьютерный прогноз нейробластомы по полноэкранным изображениям: классификация стромального развития. Распознавание образов. 2009 г.;42(6):1093–1103. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
18. Kothari S, Phan JH, Stokes TH, Wang MD. Информатика визуализации патологии для количественного анализа изображений всего предметного стекла. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. 2013;20(6):1099–1108. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
19. Hsu W, Markey MK, Wang MD. Информатика биомедицинской визуализации в эпоху точной медицины: прогресс, проблемы и возможности.
Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. 2013;20(6):1010–1013. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
20. Han D, Wang S, Jiang C, Jiang X, Kim H-E, Sun J, Ohno-Machado L. Тенденции в биомедицинской информатике: автоматизированный тематический анализ статей JAMIA. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. 2015;22(6):1153–1163. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
21. Blom S, Paavolainen L, Bychkov D, Turkki R, Mäki-Teeri P, Hemmes A, Valimäki K, Lundin J, Kallioniemi O, Pellinen T. Системная патология с помощью мультиплексной иммуногистохимии и анализа цифровых изображений всего предметного стекла. Научные отчеты. 2017;7(1):15580. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
22. Yu K-H, Zhang C, Berry GJ, Altman RB, Ré C, Rubin DL, Snyder M: Прогнозирование прогноза немелкоклеточного рака легкого с помощью полностью автоматизированных микроскопических признаков патологии. Nature Communications 7, 2016 [бесплатная статья PMC] [PubMed]
23.
Romo-Bucheli D, Janowczyk A, Romero E, Gilmore H, Madabhushi A: Автоматическая количественная оценка ядер канальцев и корреляция с категориями риска онкотипа DX при раке молочной железы ER+ в целом слайд изображения. SPIE Medical Imaging, 2016 [бесплатная статья PMC] [PubMed]
24. Лео П., Ли Г., Мадабхуши А.: Оценка стабильности гистоморфометрических характеристик при сканировании и вариантах окрашивания: прогнозирование биохимического рецидива на изображениях всего слайда рака предстательной железы, в серии конференций Общества инженеров по фотооптическим приборам (SPIE), 2016 г. [ Бесплатная статья PMC] [PubMed]
25. Бек А.Х., Сангои А.Р., Леунг С., Маринелли Р.Дж., Нильсен Т.О., ван де Вийвер М.Дж., Вест Р.Б., ван де Рейн М., Коллер Д. Систематический анализ морфологии рака молочной железы раскрывает стромальные особенности, связанные с выживанием. Sci Transl Med. 2011;3(108):108ra113. [PubMed] [Академия Google]
26. Chen XS, Wu JY, Huang O, Chen CM, Wu J, Lu JS, Shao ZM, Shen ZZ, Shen KW.
Молекулярный подтип может предсказать реакцию и исход у китайских пациентов с местнораспространенным раком молочной железы, получавших предоперационную терапию. Об этом сообщает онкология. 2010;23(5):1213–1220. [PubMed] [Google Scholar]
27. Гуркан М.Н., Бушерон Л.Е., Кан А., Мадабхуши А., Раджпут Н.М., Йенер Б. Анализ гистопатологических изображений: обзор. Обзоры IEEE в области биомедицинской инженерии. 2009;2:147–171. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
28. Аренс М.Б., Оргер М.Б., Робсон Д.Н., Ли Дж.М., Келлер П.Дж. Функциональная визуализация всего мозга с клеточным разрешением с использованием световой микроскопии. Природные методы. 2013;10:413. [PubMed] [Google Scholar]
29. Bankhead P, Loughrey MB, Fernández JA, Dombrowski Y, McArt DG, Dunne PD, McQuaid S, Gray RT, Murray LJ, Coleman HG, James JA, Salto-Tellez M, Hamilton ПВ. QuPath: программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа изображений цифровой патологии. Научные отчеты.
2017;7(1):16878. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
30. Торсни-Вейр Т., Саад А., Моллер Т., Хеге Х.С., Вебер Б., Вербаватц Дж.М. Тюнер: поиск основных параметров для алгоритмов сегментации изображений с использованием исследования поверхности визуального отклика. IEEE транс. по визуализации и компьютерной графике. 2011;17(12):1892–1901. [PubMed] [Google Scholar]
31. Хелд С., Натткемпер Т., Палмизано Р., Виттенберг Т. Подходы к автоматическому подбору параметров в конвейере сегментации изображений микроскопии: исследовательский анализ пространства параметров. Журнал патологии информатики. 2013;4(2):5–5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
32. Будинич М., Бурдон Дж., Лархлими А., Эвейярд Д. Многоцелевой подход на основе ограничений для моделирования микробных экосистем на уровне генома. ПЛОС ОДИН. 2017;12(2):e0171744. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
33. Coello CA, Lamont GB, Veldhuizen DAV. Эволюционные алгоритмы решения многокритериальных задач.
Берлин: Спрингер; 2007. [Google Scholar]
34. Джордан Х., Томан П., Дурилло Дж.Дж., Пеллегрини С., Гшвандтнер П., Фарингер Т., Морич Х.: Многоцелевая структура автонастройки для параллельных кодов, Международная конференция по высокопроизводительным вычислениям. . Сеть, хранение и анализ (SC 12): 10:1–10:12, 2012 г.
35. Триведи А., Шринивасан Д., Саньял К., Гош А. Обзор многоцелевых эволюционных алгоритмов, основанных на декомпозиции. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям. 2017;21(3):440–462. [Google Scholar]
36. Миеттинен К., Мякеля М. О скаляризации функций в многокритериальной оптимизации. ОР Спектр 24(2), 2002
37. Миеттинен К.М. Нелинейная многокритериальная оптимизация. Дордрехт: Kluwer Academic Publishers; 1998. [Google Scholar]
38. Figueira JR, Fonseca CM, Halffmann P, Klamroth K, Paquete L, Ruzika S, Schulze B, Stiglmayr M, Willems D. Легко сказать, что они трудны, но трудно увидеть, что они есть. легко — к категоризации разрешимых многокритериальных задач комбинаторной оптимизации.
Журнал многокритериального анализа решений. 2017; 24(1–2):82–98. [Google Scholar]
39. Табатабаи В., Тивари А., Холлингсворт Дж. К. Параллельная настройка параметров для приложений с изменчивой производительностью. проц. конференции ACM/IEEE. on Supercomputing, 2005
40. Sareni B, Krähenbühl L. Повторный взгляд на совместное использование фитнеса и нишевые методы. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям. 1998;2(3):97–106. [Google Scholar]
41. Джонс Д.Р. Таксономия методов глобальной оптимизации на основе поверхностей отклика. Журнал глобальной оптимизации. 2001;21(4):345–383. [Академия Google]
42. Снук Дж., Ларошель Х., Адамс Р.П. В кн.: Практическая байесовская оптимизация алгоритмов машинного обучения, достижения в области нейронных систем обработки информации. Pereira F, Burges CJC, Bottou L, Weinberger KQ, редакторы. Ред Хук: Curran Associates, Inc.; 2012. С. 2951–2959. [Google Scholar]
43. Моррис, доктор медицины. Факторные планы выборки для предварительных вычислительных экспериментов.
Технометрия. 1991;33(2):161–174. [Google Scholar]
44. Камполонго Ф., Карибони Дж., Салтелли А. Эффективный дизайн скрининга для анализа чувствительности больших моделей. Моделирование окружающей среды и программное обеспечение. 2007;22(10):1509–1518. [Google Scholar]
45. Teodoro G, Kurç TM, Taveira LF, Melo AC, Gao Y, Kong J, Saltz JH: Анализ чувствительности алгоритма и настройка параметров для конвейеров сегментации изображения ткани. Биоинформатика: btw749, 2017 [бесплатная статья PMC] [PubMed]
46. Риос Л.М., Сахинидис Н.В. Оптимизация без производных: обзор алгоритмов и сравнение программных реализаций. Журнал глобальной оптимизации. 2013;56(3):1247–1293. [Google Scholar]
47. Kumar S, Hebert M. Proc. 9Международная конференция IEEE по компьютерному зрению. 2003. Дискриминативные случайные поля: дискриминационная структура для контекстуального взаимодействия в классификации; стр. 1150–1157. [Google Scholar]
48. Шуммер М., Кохли П., Хойем Д.
Материалы 10-й Европейской конференции по компьютерному зрению: Часть II. 2008. Изучение CRF с использованием разрезов графа; стр. 582–595. [Google Scholar]
49. McIntosh C, Hamarneh G. Конспект лекций по информатике, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) 2007. Достаточно ли одного энергетического функционала? Адаптивные энергетические функционалы и автоматическая инициализация; стр. 503–510. [PubMed] [Академия Google]
50. Шульц Т., Киндлманн Г.Л. Спектральная кластеризация открытого ящика: приложения к анализу медицинских изображений. IEEE транс. Вис. вычисл. График 2013;19(12):2100–2108. [PubMed] [Google Scholar]
51. Таха А.А., Хэнбери А. Метрики для оценки сегментации трехмерных медицинских изображений: анализ, выбор и инструмент. Медицинская визуализация BMC. 2015;15:29–29. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
52. Федоров А., Бейхель Р., Калпати-Крамер Дж., Финет Дж., Филлион-Робин Дж.-К.С., Пужоль С., Бауэр С.
, Дженнингс Д., Феннесси Ф.М., Сонка М., Буатти Дж., Эйлуорд С., Миллер Дж.В., Пипер С., Кикинис Р. Трехмерный слайсер как платформа обработки изображений для сети количественных изображений. Магнитно-резонансная томография. 2012;30(9):10. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
53. Gao Y, Ratner V, Zhu L, Diprima T, Kurc T, Tannenbaum A, Saltz J: Иерархическая сегментация ядра в цифровых изображениях патологии. SPIE Medical Imaging, 2016 [PMC free article] [PubMed]
54. Gao Y , Aucoin N , Fedorov A , Fillion-Robin J-C : SlicerPathology, 01/15/2018 , 2018 ; http://www.slicer.org/wiki/Documentation/Nightly/Extensions/SlicerPathology
55. Ван Р., Персхаус Р.С., Флеминг П.Дж. Коэволюционные алгоритмы, основанные на предпочтениях, для многокритериальной оптимизации. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям. 2013;17(4):474–494. [Google Scholar]
56.
Нелдер Дж. А., Мид Р. Симплексный метод минимизации функций. Компьютерный журнал. 1965;7(4):308–313. [Google Scholar]
57. Джонс Д.Р. В: Алгоритм прямой глобальной оптимизации, Энциклопедия оптимизации . Floudas CA, Pardalos PM, редакторы. Нью-Йорк: Спрингер США; 2001. стр. 431–440. [Академия Google]
58. Kong J, Cooper L, Wang F, Gao J, Teodoro G, Scarpace L, Mikkelsen T, Schniederjan M, Moreno C, Saltz J. Новая парадигма для определения молекулярных коррелятов морфологии опухолевых клеток в цельном предметном стекле глиомы человека. изображений. НЕЙРООНКОЛОГИЯ. 2013; 15:158–159. [Google Scholar]
59. Теодоро Г., Пан Т., Курк Т., Конг Дж., Купер Л., Класки С., Зальц Дж. Шаблоны регионов: представление данных и управление ими для высокопроизводительного анализа изображений. Параллельные вычисления. 2014;40(10):589–610. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
60. Kurç TM, Qi X, Wang D, Wang F, Teodoro G, Cooper LAD, Nalisnik M, Li Z-Y, Saltz JH, Foran DJ.
Масштабируемый анализ больших когорт данных изображений патологии с использованием эффективных методов и стратегий высокопроизводительных вычислений. Биоинформатика BMC. 2015;16:399:1–399:21. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
61. Теодоро Г., Курк Т., Конг Дж., Купер Л., Зальц Дж. 28-й международный симпозиум IEEE по параллельной и распределенной обработке, 2014 г. 2014. Сравнительный анализ производительности Intel (R) Xeon Phi (TM), графического процессора и ЦП: тематическое исследование анализа изображений под микроскопом; стр. 1063–1072. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
62. Баррейрос В., Теодоро Г., Курк Т., Конг Дж., Мело ACMA, Зальц Дж. Международная конференция IEEE по кластерным вычислениям (CLUSTER), 2017 г., 2017 г. Параллельный и эффективный анализ чувствительности рабочих процессов сегментации изображений микроскопии в гибридных системах; стр. 25–35. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
63. Aji A, Wang F, Vo H, Lee R, Liu Q, Zhang X, Saltz J.