Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза), страница 35

PDF-файл Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза), страница 35 Медицина (60102): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза) - PDF, страница 35 (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 35 страницы из PDF

J. Tuberc.Lung Dis. – 2004. – Vol. 8, № 5. – P. 593–597.223. Extraction and parametrization of grain boundary networks in glacier ice,using a dedicated method of automatic image analysis / T. Binder, C. S. Garbe,D. Wagenbach [et al.] // Journal of Microscopy. – 2013. – № 2. – P. 130–141.224. Farah, M. Long-term risk of tuberculosis among foreign – born residents inNorway / M. Farah // Int. J. Tuberc. Lung Dis. – 2004. – № 11. – P. 202.225. Feature selection from a facial image for distinction of sasang constitution /I. Koo, J. Y.

Kim, M. G. Kim [et al.] // Evid. Based Complement Alternat. Med. – 2009.– № 6, Suppl. 1. – P. 65–71.226. Feature selection method based on high-resolution remote sensing imagesand the effect of sensitive features on classification accuracy / Y. Zhou, R. Zhang,S. Wang [et al.] // Sensors. – 2018. – Vol. 18, № 7. – s18072013.227. Feed-forward hierarchical model of the ventral visual stream applied tofunctional brain image classification / D. B. Keator, J.

H. Fallon, A. Lakatos [et al.] //Hum. Brain. Mapp. – 2014. – Vol. 35, № 1. – P. 38–52.228. Forero, M. G. Automatic identification of Mycobacterium tuberculosis byGaussian mixture models / M. G. Forero, G. Cristobal, M. Desco // J. Microsc. – 2006. –Vol. 223, № 2. – P. 120–132.229. Forero, M. G. Identification of tuberculosis bacteria based on shape andcolor / M. G. Forero, F. Sroubek, G.

Cristobal // Real-Time Imaging. – 2004. – Vol. 10,№ 4. – P. 251–262.230. From mosques to classrooms: mobilizing the community to enhance casedetection of tuberculosis / M. Rifat, I. D. Rusen, M. H. Mahmud [et al.] // AmericanJournal of Public Health. – 2008. – Vol.

98, № 9. – P. 1550–1552.240231. Genetic Algorithm and Image Processing for Osteoporosis Diagnosis, inEngineering in Medicine and Biology Society (EMBC) / R. Jennane, A. AlmhdieImjabber, R. Hambli [et al.] // Buenos Aires: Annual International Conference of theIEEE. – 2010. P. 5597–5600.232. Global tuberculosis control : surveillance, planning, financing : WHO report2007. – Geneva : WHO Press, 2007.

– 270 p.233. Global tuberculosis control : surveillance, planning, financing : WHO report2008. – Geneva : WHO Press, 2008. – 294 p.234. Global tuberculosis control : surveillance, planning, financing : WHO report2009. – Geneva : WHO Press, 2009. – 303 p.235. Gonzalez, R. C. Digital Image Processing. 2nd ed. / R. C. Gonzales,R. E. Woods.

– Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2002. – P. 16–18.236. Graber, H. L. Image correction scheme applied to functional diffuse opticaltomography scattering images / H. L. Graber, Y. Xu, R. L. Barbour // Appl. Opt. – 2007.– Vol. 46, № 10. – P. 1705-1716.237. Haas, K. R., Yang H, Chu JW. Fisher information metric for the Langevinequation and least informative models of continuous stochastic dynamics / K. R. Haas,H. Yang, J. W. Chu // J. Chem.

Phys. – 2013. – Vol. 139, № 12. – N. 121931.238. Harris, C. A Combined Corner and Edge Detector / C. Harris, M. Stephens// In Proceedings of the Alvey Vision Conference. – 1988. – P. 23.1–23.6.239. He, H. Learning from imbalanced data / H. He, E. A. Garcia // IEEE Trans.Knowl. Data Eng. – 2009. – Vol. 21, № 9. – P. 1263–1284240. Huo, Z. M. Evaluation of a computer segmentation method based onperformances of an automated classification method / M. Z. Hou, M. L. Giger // InProceedings SPIE. – 2000, – Vol. 3981. – P. 16–21.241.

Identification of Masses and Microcalcifications in the Mammograms Basedon Three Neural Networks / X. Weidong, L. Wei, L. Lihua [et al.] // Comparison andDiscussion in The 2nd International Conference on Bioinformatics and BiomedicalEngineering. – Shanghai, 2008. – P. 2299–2302.241242. Image analysis and diagnostic classification of hepatocellular carcinomausing neural networks and multivariate discriminant functions / B. S. Erler, L. Hsu,H. M. Truong [et al.] // Lab. Invest. – 1994. – Vol. 71, № 3.

– P.446-451.243. Image correction during large and rapid B(0) variations in an open MRIsystem with permanent magnets using navigator echoes and phase compensation / J. Li,Y. Wang, Y. Jiang [et al.] // Magn. Reson. Imaging. – 2009. – Vol. 27, № 7. – P. 988–993.244.

Image feature selection by a genetic algorithm: application to classificationof mass and normal breast tissue / B. Sahiner, H. P. Chan, D. Wei [et al.] // Med. Phys. –1996. – Vol. 23, № 10. – P. 1671–1684.245. Image Processing Techniques for Identifying Mycobacterium Tuberculosisin Ziehl-Neelsen Stains / P. Sadaphal, J.

Rao, G. Comstock [et al.] // International Journalof Tuberculosis and Lung Disease. – 2008. – Vol. 12, № 5. – P. 579–582.246. Image segmentation feature selection and pattern classification formammographic microcalcifications / J. C. Fu, S. K. Lee, S. T. Wong [et al.] // Comput.Med. Imaging Graph. – 2005. – Vol.

29, № 6. – P. 419–429.247. Image-correction techniques in SPECT / L. Bouwens, R. Van de Walle,J. Nuyts [et al.] // Comput. Med. Imaging Graph. – 2001. – Vol. 25, № 2. – P. 117–126.248. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge / O. Russakovsky,J. Deng, H. Su [et al.] // International Journal of Computer Vision. – 2015. – Vol.

115,№ 3. – P. 211–252.249. Inclinometer Assembly Error Calibration and Horizontal Image Correctionin Photoelectric Measurement Systems / X. Kong, Q. Chen, J. Wang [et al.] // Sensors(Basel). – 2018. – Vol. 18, № 1. – pii: E248.250. Innocent, P. R. Application of the fuzzy ART/MAP and MINMAX/MAPneural network models to radiographic image classification / P. R. Innocent, M.

Barnes,R. John // Artif. Intell. Med. – 1997. – Vol. 11, № 3. – P. 241–263.251. Ivan, G. On dimension reduction of clustering results in structuralbioinformatics / G. Ivan, V. Grolmusz // Biochimica et biophysica acta. – 2014. – № 12.– P. 2277–2283.242252. Jia, J. Tensor voting for image correction by global and local intensityalignment / J. Jia, C.

K. tang // IEEE Trans. Pattern. Anal. Mach. Intell. – 2005. – Vol. 27,№ 1. – P. 36–50.253. Jin, F. Image registration algorithm using Mexican hat function-basedoperator and grouped feature matching strategy / F. Jin, D. Feng // PLoS One. – 2014. –№4. – e95576.254. Jondet, M. Automatic measurement of epithelium differentiation andclassification of cervical intraneoplasia by computerized image analysis / M. Jondet,R. Agoli-Agbo, L Dehennim // Diagn. Pathol. – 2010. – № 5.

– P. 7.255. Joshi, G. D. Optic disk and cup segmentation from monocular color retinalimages for glaucoma assessment / G. D. Joshi, J. Sivaswamy, S. R. Krishnadas // IEEETrans. Med. Imaging. – 2011. – Vol. 30, № 6. – P. 1192–1205.256. Kaehler, A. Learning OpenCV 3. Computer Vision in C++ with the OpenCVLibrary / A. Kaehler. – O'Reilly Media, 2016. – 1024 p.257. Kaplan, A. Prediction with dimension reduction of multiple molecular datasources for patient survival / A. Kaplan, E.

F. Lock // Cancer informatics. – 2017. – № 16.– e1176935117718517.258. Khorram, B. A New Optimized Thresholding Method Using Ant ColonyAlgorithm for MR Brain Image Segmentation [Электронный ресурс] / B. Khorram,M. Yazdi // J. Digit. Imaging. – 2018. – Режим доступа: https://doi.org/10.1007/s10278018-0111-x. – (Дата обращения: 01.09.2018).259. Khutlang, R. Image Segmentation and Object Classification for AutomaticDetection of Tuberculosis in Sputum Smears Rethabile / R. Khutlang // MSc (Med)Thesis, Department of Human Biology, University of Cape Town.

– 2009. – 101 p.260. Ko, B. C. X-ray image classification using random forests with localwavelet-based CS-local binary patterns / B. C. Ko, S. H. Kim, J. Y. Nam // J. Digit.Imaging. – 2011. – Vol. 24, № 6. – P. 1141–1151.261. Learning to Diagnose Cirrhosis with Liver Capsule Guided UltrasoundImage Classification / X. Liu, J. L. Song, S.

H. Wang [et al.] // Sensors (Basel). – 2017.– Vol. 17, № 1. – pii: E149.243262. Levine, M. D. Dynamic measurement of computer generated imagesegmentations / M. D. Levine, A. Nazif // IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence. – 1985. – Vol. 7, № 2. – P. 155–164.263.

Li, J. B. Mammographic image based breast tissue classification with kernelself-optimized fisher discriminant for breast cancer diagnosis / J. B. Li // J. Med. Syst. –2012. – Vol. 36, № 4. – P. 2235–2244.264. Liao, P.-S. A Fast Algorithm for Multilevel Thresholding / P.-S.

Liao, T.Sh. Chen // Journal of information science and engineering. – 2001. – № 17. – P. 713–727.265. Limitations of short range Mexican hat connection for driving targetselection in a 2D neural field: activity suppression and deviation from input stimuli /G. Megardon, C. Tandonnet, P. Sumner [et al.] // Frontiers in computationalneuroscience. – 2015.

– № 9. – P. 128.266. Liu, J. Multiresolution color image segmentation / J. Liu, Y.-H. Yang //IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1994. – Vol. 16, № 7.– P. 689–700.267. Liu, Q. A. location-to-segmentation strategy for automatic exudatesegmentation in color retinal fundus images / Q. A. Liu // Computerized medical imagingand graphics. – 2016. – № 55. – P. 78–86.268.

Liu, Y. Structured Ordinary Least Squares: A Sufficient DimensionReduction approach for regressions with partitioned predictors and heterogeneous units /Y. Liu, F. Chiaromonte, B. Li // Biometrics. – 2017. – № 2. – P. 529–539.269. Ma, J. Transmission Electron Microscopy, Fluorescence Microscopy, andConfocal Raman Microscopic Analysis of Ultrastructural and CompositionalHeterogeneity of Cornus alba L. Wood Cell Wall / J. Ma // Microscopy andMicroanalysis. – 2013. –№ 19.

– P. 243–253.270. Maji, P. Rough-fuzzy clustering and unsupervised feature selection forwavelet based MR image segmentation / P. Maji, S. Roy // PLoS One. – 2015. – Vol. 10,№ 4. – e0123677.244271. Makkapati, V. Segmentation and classification of tuberculosis bacilli fromZN-stained sputum smear images / V. Makkapati, R. Agrawal, R. Acharya // In proc. OfIEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE). –Bangalore, 2009. – P. 217–220.272. Mansfield, J. R. Visualization of Microscopy-Based Spectral Imaging Datafrom Multi Label Tissue Sections / J. R. Mansfield // Current Protocols in MolecularBiology. – 2008. – Vol.

84, № 1. – P. 14.19.1–14.19.15.273. Marchant, T. E. Accuracy of radiotherapy dose calculations based on conebeam CT: comparison of deformable registration and image correction based methods /T. E. Marchnt, K. D. Joshi, C. J. Moore // Phys. Med. Biol. – 2018. – Vol. 63, № 6. –N. 065003.274. Masseroli, M. Quantitative morphology and shape classification of neuronsby computerized image analysis / M.

Messeroli, A. Bollea, G. Forloni // Comput.Methods Programs Biomed. – 1993. – Vol. 41, № 2. – P. 89–99.275. Mateos-Perez, J. Comparative Evaluation of Autofocus Algorithms for aReal-Time System for Automatic Detection of Mycobacterium tuberculosis / J. MateosPerez // Cytometry Part A. – 2012. – № 81А. – P. 213–221.276. Mattana, M. F.Evaluationbyrecognitionofthresholdingbasedsegmentation techniques on brazilian bankchecks / M. F. Mattana, J. Facon, A.

S. Britto// In Proceedings SPIE. – 1999. – Vol. 3572. – P. 344–348.277. Matveev, N. V. Automatic colour correction of digital skin images inteledermatology / N. V. Matveev, B. A. Kobrinsky // Journal of Telemedicine andTelecare. – 2006. – Vol. 12, № SUPPL.3. – P. 62–63.278. McCall, B. Evaluation of a Miniature Microscope Objective Designed forFluorescence Array Microscopy Detection of Mycobacterium tuberculosis / B.

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
5288
Авторов
на СтудИзбе
417
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее