nirmalakumari (168 Ergebnisse)

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Paperback. Zustand: Brand New. 52 pages. 8.66x5.91x0.12 inches. In Stock.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -In the world, there are many rare and incurable diseases that need to be detected. The manual detection of those diseases requires more cost and time. Autism is one of the main diseases that are increasing at a higher rate and its detection techniques are very challenging. But the early detection of autism can save a patient or increase their lifetime. So this work concentrates on developing machine learning algorithms to detect autism. Our project¿s main aim is to detect whether the patient is having autism or not. The appropriate dataset is used with eight machine learning algorithm and their performance are evaluated to find the best algorithm for autism detection.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Microarray technology is used for monitoring thousands of genes at a similar time. This work employs feature selection technique to identify the differently expressed genes by selecting a subset of genes, selecting top ranked genes or removing the redundant genes for better classification model. This work presents the efficiency of three feature selection methods namely one-way ANOVA, Kruskall-Wallis and T-Test for gene selection on three publically available microarray dataset followed by classification of those using Naive Bayes, Binary SVM and Multiclass SVM classification algorithms. The results show the effectiveness of feature selection algorithms on three microarray cancer datasets namely MLL_Leukemia, Lung and SRBCT.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Englisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Lung cancer is proving to be a shattering threat to human-beings which is more common in people who used to smoke. Out of 100 different types of cancers observed in human body this is the third largest found cancer with less survival rate. Early detection of lung cancer can increase the chance of survival among people. Various image processing and soft computing techniques can be used to determine cancer cells from medical images. . Image processing is one of the areas to detect the lung cancer. In image processing, different algorithms are present to detect the tumors. The basic techniques are conversion, segmentation, histogram, thresholding, enhancement techniques. The proposed methods include pre-processing, histogram generation, segmentation, thresholding and additionally template matching algorithm. In this technique we use the CT scan image for the complete process.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -The book presents a new approach for efficient gridding and segmantation of microarray images. The Stationary Wavelet Transform is used for preprocessing of microarray images followed by Thresholding methods for segmentation. The global and local thresholding techniques are combined to improve the accuracy of segmentation and the log intensity ratio. The microarray images are taken from Standford Microarray Database. The proposed approach is reliable means for estimating gene expression than existing methods.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Intra-cardiac masses identification in echocardiograms is an important task in cardiac disease diagnosis. To improve the diagnostic accuracy, the tumor and thrombi is identified using an automatic classification method based on the sparse representation. A region of interest is cropped to define the mass area. Then, a globally demising method is employed to remove the speckle and preserve the structures. Subsequently, the contour of the mass and its connected aerial wall are described by our proposed adaptive co segmentation localized region level set model. These methods are used to distinguish intra cardiac tumor and thrombi in echocardiography.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Englisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Using deep learning techniques lung ultrasonography (LUS) images are analyzed instead of CT scan images for COVID-19 detection. The severity of the disease is found at the pixel level and frame level. Every pixel of image will be classified with the help of semantic segmentation network, resulting in the detection of COVID part in the input image. When compared to the existing method, this proposed method can give better classification.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -El libro presenta un nuevo enfoque para la cuadriculación y la segmentación eficientes de las imágenes de microarrays. Se utiliza la Transformada Wavelet Estacionaria para el preprocesamiento de las imágenes de microarrays, seguida de métodos de Thresholding para la segmentación. Las técnicas de umbralización global y local se combinan para mejorar la precisión de la segmentación y la relación de intensidad logarítmica. Las imágenes de microarrays se toman de la base de datos de microarrays de Standford. El enfoque propuesto es un medio fiable para estimar la expresión génica que los métodos existentes.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -La tecnología de microarrays se utiliza para controlar miles de genes en un momento similar. Este trabajo emplea la técnica de selección de características para identificar los genes expresados de forma diferente mediante la selección de un subconjunto de genes, la selección de los genes mejor clasificados o la eliminación de los genes redundantes para un mejor modelo de clasificación. Este trabajo presenta la eficacia de tres métodos de selección de características, a saber, ANOVA unidireccional, Kruskall-Wallis y T-Test para la selección de genes en tres conjuntos de datos de microarrays disponibles públicamente, seguidos de la clasificación de los mismos mediante los algoritmos de clasificación Naive Bayes, SVM binario y SVM multiclase. Los resultados muestran la eficacia de los algoritmos de selección de características en tres conjuntos de datos de cáncer de microarrays, a saber, MLL_Leukemia, Lung y SRBCT.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -El cáncer de pulmón está demostrando ser una amenaza demoledora para los seres humanos, que es más común en las personas que acostumbran a fumar. De los 100 tipos diferentes de cáncer que se observan en el cuerpo humano, éste es el tercer tipo de cáncer más frecuente y con menor tasa de supervivencia. La detección temprana del cáncer de pulmón puede aumentar las posibilidades de supervivencia de las personas. Se pueden utilizar varias técnicas de procesamiento de imágenes y de computación suave para determinar las células cancerosas a partir de imágenes médicas. El procesamiento de imágenes es una de las áreas para detectar el cáncer de pulmón. En el procesamiento de imágenes, existen diferentes algoritmos para detectar los tumores. Las técnicas básicas son la conversión, la segmentación, el histograma, el umbral y las técnicas de mejora. Los métodos propuestos incluyen el preprocesamiento, la generación de histogramas, la segmentación, el umbral y, además, el algoritmo de coincidencia de plantillas. En esta técnica utilizamos la imagen de la tomografía computarizada para el proceso completo.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Utilizando técnicas de aprendizaje profundo se analizan imágenes de ultrasonografía pulmonar (LUS) en lugar de imágenes de TC para la detección de COVID-19. La gravedad de la enfermedad se encuentra a nivel de píxel y a nivel de cuadro. Cada píxel de la imagen se clasificará con la ayuda de la red de segmentación semántica, lo que dará como resultado la detección de la parte COVID en la imagen de entrada. En comparación con el método existente, este método propuesto puede dar una mejor clasificación.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Spanisch.

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -La technologie des puces à ADN est utilisée pour surveiller des milliers de gènes au même moment. Ce travail utilise la technique de sélection des caractéristiques pour identifier les gènes exprimés différemment en sélectionnant un sous-ensemble de gènes, en sélectionnant les gènes les mieux classés ou en supprimant les gènes redondants pour un meilleur modèle de classification. Ce travail présente l'efficacité de trois méthodes de sélection de caractéristiques, à savoir l'ANOVA à sens unique, le test de Kruskall-Wallis et le test T pour la sélection de gènes sur trois ensembles de données de microréseaux accessibles au public, suivie de la classification de ces derniers à l'aide des algorithmes de classification Naive Bayes, SVM binaire et SVM multiclasse. Les résultats montrent l'efficacité des algorithmes de sélection de caractéristiques sur trois ensembles de données de cancer à micropuces, à savoir MLL_Leukemia, Lung et SRBCT.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Französisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Ce livre présente une nouvelle approche pour un maillage et une segmentation efficaces des images de microréseaux. La transformée en ondelettes stationnaire est utilisée pour le prétraitement des images de microréseaux, suivie de méthodes de seuillage pour la segmentation. Les techniques de seuillage global et local sont combinées pour améliorer la précision de la segmentation et le rapport d'intensité logarithmique. Les images de microréseaux proviennent de la base de données Standford Microarray. L'approche proposée est un moyen plus fiable que les méthodes existantes pour estimer l'expression des gènes.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Französisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Le cancer du poumon s'avère être une menace bouleversante pour l'être humain, plus fréquente chez les personnes qui fument. Sur les 100 différents types de cancers observés dans le corps humain, le cancer du poumon est le troisième cancer le plus répandu, avec un taux de survie moindre. La détection précoce du cancer du poumon peut augmenter les chances de survie des personnes concernées. Diverses techniques de traitement d'images et d'informatique douce peuvent être utilisées pour déterminer les cellules cancéreuses à partir d'images médicales. Le traitement d'image est l'un des domaines permettant de détecter le cancer du poumon. Dans le traitement d'image, différents algorithmes sont présents pour détecter les tumeurs. Les techniques de base sont la conversion, la segmentation, l'histogramme, le seuillage et les techniques d'amélioration. Les méthodes proposées comprennent le prétraitement, la génération d'histogrammes, la segmentation, le seuillage et, en plus, l'algorithme de correspondance des modèles. Dans cette technique, nous utilisons l'image du scanner pour le processus complet.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Französisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Tehnologiq mikrochipow ispol'zuetsq dlq monitoringa tysqch genow w odno i to zhe wremq. V dannoj rabote ispol'zuetsq metod otbora priznakow dlq opredeleniq razlichnyh äxpressiruemyh genow putem wybora podmnozhestwa genow, otbora genow s naiwysshim rejtingom ili udaleniq izbytochnyh genow dlq luchshej modeli klassifikacii. V dannoj rabote predstawlena äffektiwnost' treh metodow otbora priznakow, a imenno odnostoronnego ANOVA, Kruskall-Wallis i T-Test dlq otbora genow na treh obschedostupnyh naborah dannyh mikrochipow s posleduüschej ih klassifikaciej s pomosch'ü algoritmow klassifikacii Naive Bayes, Binary SVM i Multiclass SVM. Rezul'taty pokazywaüt äffektiwnost' algoritmow wybora priznakow na treh naborah dannyh mikrochipow raka, a imenno MLL_Leukemia, Lung i SRBCT.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Russisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -S pomosch'ü metodow glubokogo obucheniq analiziruütsq izobrazheniq ul'trazwuka legkih (LUS) wmesto izobrazhenij KT dlq wyqwleniq Kowid 19. Tqzhest' zabolewaniq opredelqetsq na urowne pixelej i kadrow. Kazhdyj pixel' izobrazheniq klassificiruetsq s pomosch'ü semanticheskoj seti segmentacii, chto priwodit k obnaruzheniü chasti KOVID na whodnom izobrazhenii. Po srawneniü s suschestwuüschim metodom, predlozhennyj metod mozhet dat' luchshuü klassifikaciü.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Russisch.