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Kirjailija

Ragini Deshmukh

Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 5 kirjaa, julkaisuja vuodelta 2021, suosituimpiin kuuluu Classificazione dell'infezione di dengue con l'apprendimento automatico. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.

5 kirjaa

Classificazione dell'infezione di dengue con l'apprendimento automatico

Classificazione dell'infezione di dengue con l'apprendimento automatico

Ragini Deshmukh; Sheshang Degadwala

International Book Market Service Ltd
2021
pokkari
La zanzara Aedesaegypti ha risparmiato le malattie virali della dengue. La pi grande epidemia del mondo in via di sviluppo la febbre dengue. Giorno dopo giorno il tasso di dengue diventato significativamente in tutto il mondo aumenta. Le infezioni di dengue sono di tre forme: La febbre di dengue, percepita anche come febbre "break bone", la febbre emorragica di dengue (DHF), la sindrome da shock di dengue (DSS) che sono debilitanti per la vita. I medici devono catturare circa 20-50 immagini di globuli bianchi da diverse angolazioni per identificare la malattia. Il conteggio delle piastrine stimato usando varie tecniche di segmentazione e operazioni morfologiche con l'aiuto del conteggio delle piastrine viene rilevata l'infezione della febbre di dengue. Una tecnica utilizzata per la segmentazione principalmente basata sul Thresolding che non la parte esatta del segmento della piastrina difettosa. Ma il risultato non era cos efficiente nel fornire le informazioni di dettaglio spaziale della parte effettiva della malattia. Quindi qui stiamo per usare l'algoritmo basato su Fuzzy per segmentare le piastrine WBC. Ci sono diversi metodi di estrazione delle caratteristiche che si applicano alle piastrine: dimensione, forma e area. Ma non stava dando i risultati esatti. Quindi qui stiamo per usare le caratteristiche di Haralick per le piastrine WBC.
Classificação da Infecção por Dengue Utilizando o Aprendizado Mecânico

Classificação da Infecção por Dengue Utilizando o Aprendizado Mecânico

Ragini Deshmukh; Sheshang Degadwala

Edicoes Nosso Conhecimento
2021
pokkari
O mosquito Aedesaegypti poupou as doen as virais do dengue. O maior surto em desenvolvimento do mundo a febre do dengue. Dia ap s dia, a taxa de dengue tem aumentado significativamente em todo o mundo. As infec es pelo dengue s o de tr s formas: Febre do dengue, febre hemorr gica do dengue (DHF), s ndrome do choque do dengue (DSS) que s o debilitantes para a vida. Os m dicos precisam capturar aproximadamente 20 a 50 imagens de gl bulos brancos de diferentes ngulos para identificar a doen a. A contagem de plaquetas estimada usando v rias t cnicas de segmenta o e as opera es morfol gicas com a ajuda da contagem de plaquetas detectada a infec o por dengue. Uma t cnica usada para a segmenta o baseada principalmente na triplica o que n o parte exata do segmento das plaquetas desfeitas. Mas, o resultado n o foi t o eficiente em fornecer a informa o espacial detalhada da parte real da doen a. Portanto, aqui vamos usar o algoritmo baseado em Fuzzy para segmentar plaquetas de leuc citos. Existem diferentes m todos de extrac o de caracter sticas s o aplicadas plaquetas de tamanho, forma e rea. Mas n o estava a dar os resultados exactos. Ent o aqui vamos usar Haralick Features para plaquetas de leuc citos.
Klassifizierung von Dengue-Infektionen durch maschinelles Lernen

Klassifizierung von Dengue-Infektionen durch maschinelles Lernen

Ragini Deshmukh; Sheshang Degadwala

Verlag Unser Wissen
2021
pokkari
Aedesaegypti-M cke verschont die Dengue-Viruskrankheiten. Das Dengue-Fieber ist weltweit die gr te sich entwickelnde Krankheit. Tag f r Tag nimmt die Zahl der Dengue-Erkrankungen rund um den Globus deutlich zu. Dengue-Infektionen treten in drei Formen auf: Dengue-Fieber, das auch als "Knochenbrecher"-Fieber bezeichnet wird, Dengue-H morrhagisches Fieber (DHF) und Dengue-Schock-Syndrom (DSS), die lebensbedrohlich sind. rzte m ssen etwa 20 bis 50 Bilder der wei en Blutk rperchen aus verschiedenen Blickwinkeln aufnehmen, um die Krankheit zu erkennen. Die Anzahl der Blutpl ttchen wird mit Hilfe verschiedener Segmentierungstechniken und morphologischer Operationen gesch tzt, und mit Hilfe der Anzahl der Blutpl ttchen wird die Dengue-Fieber-Infektion erkannt. Eine Technik, die f r die Segmentierung verwendet wird, basiert haupts chlich auf dem Thresolding-Verfahren, das nicht den genauen Teil der defekten Blutpl ttchen segmentiert. Aber das Ergebnis war nicht so effizient, um die r umlichen Detailinformationen des tats chlichen Krankheitsteils zu liefern. Daher werden wir hier einen Fuzzy-basierten Algorithmus zur Segmentierung von Blutpl ttchen verwenden. Es gibt verschiedene Methoden zur Extraktion von Merkmalen wie Gr e, Form und Fl che der Blutpl ttchen. Aber sie liefern keine exakten Ergebnisse. Deshalb werden wir hier Haralick-Merkmale f r WBC-Thrombozyten verwenden.
Classification de l'infection par la dengue à l'aide de l'apprentissage automatique

Classification de l'infection par la dengue à l'aide de l'apprentissage automatique

Ragini Deshmukh; Sheshang Degadwala

International Book Market Service Ltd
2021
pokkari
Le moustique Aedesaegypti a pargn les maladies virales de la dengue. La plus grande pid mie en d veloppement dans le monde est la dengue. Jour apr s jour, le taux de dengue a augment de mani re significative dans le monde entier. Les infections par la dengue se pr sentent sous trois formes: La fi vre de la dengue, galement appel e "fi vre des os", la fi vre h morragique de la dengue (DHF) et le syndrome de choc de la dengue (DSS), qui sont des maladies d bilitantes. Les m decins doivent prendre environ 20 50 photos de globules blancs sous diff rents angles pour identifier la maladie. La num ration plaquettaire est estim e l'aide de diverses techniques de segmentation et d'op rations morphologiques. La num ration plaquettaire permet de d tecter l'infection par la dengue. Une technique utilis e pour la segmentation est principalement bas e sur le Thresolding qui ne segmente pas la partie exacte de la plaquette d fectueuse. Mais, le r sultat n' tait pas aussi efficace pour fournir les informations spatiales d taill es de la partie r elle de la maladie. Nous allons donc utiliser ici un algorithme bas sur le flou pour segmenter les plaquettes sanguines. Il existe diff rentes m thodes d'extraction de caract ristiques pour les plaquettes: taille, forme et surface. Mais cela ne donnait pas des r sultats exacts. Nous allons donc utiliser ici les caract ristiques de Haralick pour les plaquettes sanguines.