Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза), страница 34

PDF-файл Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза), страница 34 Медицина (60102): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза) - PDF, страница 34 (60102) - СтудИзба2020-05-24СтудИзба

Описание файла

Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза". PDF-файл из архива "Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "медицина" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве РНИМУ им. Пирогова. Не смотря на прямую связь этого архива с РНИМУ им. Пирогова, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой докторскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени доктора медицинских наук.

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 34 страницы из PDF

Martí-Bonmatí, D. Bautista [et al.] // Acad.Radiol. – 1998. – Vol. 5, № 6. – P. 427–434.173. Campadelli, P. Color image segmentation using Hopfield networks /P. Campadelli, D. Medici, R. Schettini // Image and Vision Computing. – 1997. – Vol. 15,№ 3. – P. 161–166.174. Canny, J. F.

A computational approach to edge detection / J. F. Canny //IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1986. – P. 679–714.175. Cardiac magnetic resonance image-based classification of the risk ofarrhythmias in post-myocardial infarction patients / L. P. Kotu, K.

Engan, R. Borhani [etal.] // Artif. Intell. Med. – 2015. – Vol. 64, № 3. – P. 205–215.176. Carhart, G. W. Synthetic imaging: nonadaptive anisoplanatic imagecorrection in atmospheric turbulence / G. W. Garhart, M. A. Vorontsov // Opt. Lett. –1998. – Vol. 23, № 10. – P. 745–747.177. Cazelles, B. Wavelet analysis in ecology and epidemiology: impact ofstatistical tests / B.

Cazelles, K. Cazelles, M. Chavez // Journal of the Royal Society,Interface. – 2013. – № 91. – e20130585.178. Chan, Y. H. Biostatistics 301. Repeated measurement analysis / Y. H. Chan// Singapore Med. J. – 2004. – Vol. 8, № 45. – P. 354–368.179. Chang, P. R. Color image correction for scanner and printer using B-splineCMAC neural networks / P. R. Chang // Int.

J. Neural Syst. – 1999. – Vol. 9, № 2. –P. 115–128.180. Characterization and analysis of mycobacteria and Gram-negative bacteriaand co-culture mixtures by Raman microspectroscopy, FTIR, and atomic force235microscopy / M. Tang, G. D. McEwen, Y. Wu [et al.] // Anal. Bioanal. Chem. – 2013. –Vol. 405, № 5. – P. 1577–1591.181. Chen, H. Using of a modulated CMOS camera for fluorescence lifetimemicroscopy / H. Chen // Microsc.

Res. Tech. – 2015. – № 12. – P. 1075–1081.182. Cheng, H. D. Mass lesion detection with a fuzzy neural network /H. D. Cheng, C. Muyi // Pattern. Recognit. – 2004. – № 37. – P.1189–1200.183. Cherri, A. K. Optical symbolic substitution: edge detection using Prewitt,Sobel, and Roberts operators / A. K.

Cherri, M. A. Karim // Appl. Opt. – 1989. – Vol. 28,№ 21. – P. 4644-4648.184. Chest radiograph abnormalities associated with tuberculosis: reproducibilityand yield of active cases / S. Graham, K. Das Gupta, R. J. Hidvegi [et al.] // Int. J. Tuberc.Lung Dis. – 2002. – Vol. 6, № 2. – P. 137–142.185. Chest radiography and tuberculosis case-finding in asymptomatic native andimmigrant populations in Greece / E. Magkanas, E.

E. Drakonaki, A. Voloudaki [et al.]// Int. J. Tuberc. Lung Dis. – 2005. – Vol. 9, № 8. – P. 865–869.186. Cho, H.-H. Classification of low-grade and high-grade glioma using multimodal image radiomics features / H.-H. Cho, H. Park // Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol.Soc. – 2017. – P. 3081–3084.187. Choi, J. L-Tree: A Local-Area-Learning-Based Tree Induction Algorithmfor Image Classification / J. Choi, E. Song, S. Lee // Sensors (Basel).

– 2018. – Vol. 18,№ 1. – E. 306.188. Classification of Mycobacterium tuberculosis in Images of ZNStainedSputum Smears / R. Khutlang, S. Krishnan, R. Dendere [et al.] // IEEE Trans. Inf.Technol. Biomed. – 2010. – Vol. 14, № 4. – P. 949–957.189. Classifying uterine myoma and adenomyosis based on ultrasound imagefractal and texture features / K. Wu, Y. Wang, Y. Pan [et al.] // Conf. Proc. IEEE Eng.Med.

Biol. Soc. – 2005. – № 2. – P. 1790–1793.190. Coleman, D. V. Evaluation of automated systems for the primary screeningof cervical smears / D. V. Coleman // Curr. Diagn. Pathol. – 1998. – № 5. – P. 57–64.236191. Color image analysis for quantifying renal tumor angiogenesis / H. J. Choi,I. H.

Choi, N. H. Cho [et al.] // Anal. Quant. Cytol. Histol. – 2005. – Vol. 27, №. 1. –P. 43–51.192. Color segmentation using bayesian method of tuberculosis bacteria imagesin ziehl-neelsen sputum smear / R. Rulaningtyas, A. B. Suksmono, T. L. R. Mengko [etal.] // Proc. of WiSE Health.

– Indonesia, 2012.193. Colorimetry. – 3d ed. – Viena: Commission Internationale de l'Eclairage,2014. – 72 p.194. Compact single hidden layer feed forward network for Mycobacteriumtuberculosis detection / M. K. Osman, M. Noor, M. Y. Mashor [et al.] // In Proc. of IEEEInternational Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE). –2011. – P.

432–436.195. Comparison of Different Neuro-Fuzzy Classification Systems for theDetection of Prostate Cancer in Ultrasonic Images / A. Lorenz, M. Blum, H. Ermert [etal.] // Proceedings. IEEE. – 1997. – № 2. – P. 1201–1204.196. Comparison of measures of marker informativeness for ancestry andadmixture mapping / L. Ding, H. Wiener, T. Abebe [et al.] // BMC Genomics. – 2011. –№ 12. – P. 622.197. Comparison of neural network and k-NN classification methods in medicalimage and voice recognitions / E.

K. Kim, J. T. Wu, S. Tamura [et al.] // Med. J. OsakaUniv. – 1993. – Vol. 41–42, № 1-4. – P. 11–16.198. Comparison of novel multi-level Otsu (MO-PET) and conventional PETsegmentation methods for measuring FDG metabolic tumor volume in patients with softtissue sarcoma / I. Lee, H. J. Im, M. Solaiyappan [et al.] // EJNMMI Phys. – 2017. –Vol.

4, № 1. – P. 22.199. Computer Based Classification of Eye Diseases, in Engineering in Medicineand Biology Society / U. R. Acharya, N. Kannathal, E. Y. Ng [et al.] // EMBS ’06 : theAnnual International Conference of the IEEE. – New-York, 2006. – P. 6121–6124.200. Computer image analysis of ultrasound images for discriminating andgrading liver parenchyma disease employing a hierarchical decision tree scheme and the237multilayer perceptron neural network classifier / D. Cavouras, I.

Kandarakis, I. Theotokas[et al.] // Stud. Health Technol. Inform. – 1997. – Vol. 43, № Pt B. – P. 522–526.201. Computer-aided classification of mammographic masses using visuallysensitive image features / Y. Wang, F. Aghaei, A. Zarafshani [et al.] // J. Xray Sci.Technol.

– 2017. Vol. 25, № 1. – P. 171–186.202. Computer-aided diagnosis of rheumatoid arthritis with optical tomography,Part 2: image classification / L. D. Montejo, J. Jia, H. K. Kim [et al.] // J. Biomed. Opt. –2013. – Vol. 18, № 7. – N. 076002.203. Computer-aided pulmonary image analysis in small animal models / Z. Xu,U. Bagci, A. Mansoor [et al.] // Medical Physics. – 2015.

– Vol. 42, № 7. – P. 3896–3910.204. Controlled trial of active tuberculosis case finding in a Brazilian favela /A. C. Miller, J. E. Golub, S. C. Cavalcante [et al.] // Int. J. Tuberc. Lung Dis. – 2010. –Vol. 14, № 6. – P. 720–726.205. Coxon, F. P.

Fluorescence Imaging of Osteoclasts Using ConfocalMicroscopy / F. P. Coxon // Methods in Molecular Biology. – 2012. – P. 401–424.206. Damelin, B. Tuberculosis in immigrants from the former Soviet Union, byrepublic, Israel 1990-1998; retrospective analysis / B. Damelin, L. Epstein, D. Chemtob// Int. J. Tuberc.

Lung Dis. – 2001. – Vol. 5, № 11. – P. 130–131.207. DaPonte, J. S., Sherman P. Classification of ultrasonic image texture bystatistical discriminant analysis of neutral networks / J. S. DaPonte, P. Sherman //Comput. Med. Imaging Graph. – 1991. – Vol. 15, № 1. – P. 3–9.208. Deep convolutional activation features for large scale brain tumorhistopathology image classification and segmentation / Y. Xu, Z. Jia, Y.

Ai [et al.] // InProc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process. – 2015. – P. 947–951.209. Deep Learning in Microscopy Image Analysis: A Survey [Электронныйресурс] / F. Xing, Y. Xie, H. Su // IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. – 2017. –Vol. PP, № 99. – P. 1–18.210. Desai, M. Role of automation in cervical cytology / M. Desai // DiagnHistopathol. – 2009. – № 15. – P. 323–329.238211.

Detection of Kobe-type and Otsu-type Babesia microti in wild rodents inChina's Yunnan province / X. R. Chen, L. I. Ye, J. W. Fan [et al.] // Epidemiol. Infect. –2017. – Vol. 145, № 13. – P. 2704–2710.212. Dorval, T. Bias image correction via stationarity maximization / T. Dorval,A. Ogier, A. Genovesio // Med.

Image Comput. Comput. Assist. Interv. – 2007. – Vol. 10,№ Pt 2. P. 693–700.213. Downie, J. D.Real-timeholographicimagecorrectionusingbacteriorhodopsin / J. D. Downie // Appl. Opt. – 1994. –Vol. 33, № 20. – P. 4353-4357.214. Ebenezer, P.RetrospectiveNon-UniformIlluminationCorrectionTechniques in Images of Tuberculosis / P. Ebenezer // Microscopy and Microanalysis. –2014. – № 20. – С. 1382–1391.215. Efficient use of mobile devices for quantification of pressure injury images/ B. Garcia-Zapirain, D. Sierra-Sosa, D.

Ortiz [et al.] // Technol. Health Care. – 2018. –Vol. 26, № S1. – P. 269–280.216. Elveren, E. Tuberculosis disease diagnosis using artificial neural networktrained with genetic algorithm / E. Elveren, N. Yumuşak // J. Med. Syst. – 2011. –Vol. 35, № 3. – P. 329–332.217. Enhancements in localized classification for uterine cervical cancer digitalhistology image assessment / P. Guo, H. Almubarak, K. Banerjee [et al.] // J. Pathol.Inform.

– 2016. – № 7. – P. 51218. Epidemiology and clinical features of tuberculosis in immigrants at aninfectious diseases department in Madrid / S. Diz, R. López-Vélez, A. Moreno [et al.] //Int. J. Tuberc. Lung Dis. – 2007. – № 7. – P. 769–774.219. Er, O. Tuberculosis disease diagnosis using artificial neural networks / O.

Er,F. Temurtas, A. C. Tanrikulu // J. Med. Syst. – 2010. – Vol. 34, № 3. – P. 299–302.220. Estimating tuberculosis case detection rate in resource-limited countries: acapture-recapture study in Egypt / A. Bassili, A. D. Grant, E. El-Mohgazy [et al.] // Int.J. Tuberc. Lung Dis. – 2010. – Vol. 14, № 6. – P.

727–732.239221. Evolution of tuberculosis control and prospects for reducing tuberculosisincidence, prevalence, and deaths globally / C. Dye, C. J. Watt, D. M. Bleed [et al.] //JAMA. – 2005. – Vol. 293, № 22. – P. 2767–2775.222. Extent of pulmonary tuberculosis in patients diagnosed by active comparedto passive case finding / H. A. Ward, D. D. Marciniuk, P. Pahwa [et al.] // Int.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5259
Авторов
на СтудИзбе
421
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее