Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза), страница 36

PDF-файл Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза), страница 36 Медицина (60102): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза) - PDF, страница 36 (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 36 страницы из PDF

McCall //Arch. Pathol. Lab. Med. – 2014. – № 138. – P. 379–389.279. McCamy, C. S. Correlated color temperature as an explicit function ofchromaticity coordinates / C. S. McCamy // COLOR research and application. – 1992. –Vol. 17, № 2. – P. 142–144.245280. Mease, D. Boosted classification trees and class probability/quantileestimation / D.

Mease, A. J. Wyner, A. Buja // Journal of Machine Learning Research. –2007. – № 8. – P. 409–439.281. Medical image classification using spatial adjacent histogram based onadaptive local binary patterns / D. Liu, S. Wang, D. Huang [et al.] // Computers inBiology and Medicine. – 2016. – Vol. 72.

– P. 185–200.282. Methodological aspects of modeling household solid waste generation inJapan: Evidence from Okayama and Otsu cities / B. Gu, T. Fujiwara, R. Jia [et al.] //Waste. Manag. Res. – 2017. – Vol. 35, № 12. – P. 1237–1246.283. Miao, H. Simultaneous Segmentation of Leukocyte and Erythrocyte inMicroscopic Images Using a Marker-Controlled Watershed Algorithm / H. Miao, X. Xiao// Comput. Math. Methods Med. – 2018. – Article ID 7235795. – 9 p.284.

Microscopic image analysis for quantitative measurement and featureidentification of normal and cancerous colonic mucosa / A. N. Esgiar, R. N. Naguib,B. S. Sharif [et al.] // IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed. – 1998. – Vol. 2, № 3. – P. 197–203.285. Mobile digital fluorescence microscopy for diagnosis of tuberculosis /A. Tapley, N. Switz, C. Reber [et al.] // Clin. Microbiol. – 2013. – Vol.

51, № 6. –P. 1774–1778.286. Modeling and prediction of cytotoxicity of artemisinin for treatment of thebreast cancer by using artificial neural networks / A. Qaderi, N. Dadgar, H. Mansouri [etal.] // Springerplus. – 2013. – № 2. – P. 340.287. Murakoshi, K. Image correction method for the colour contrast effect usinginverse processes of the brain / K. Murakoshi, M. Miura // Biosystems. – 2010.

–Vol. 101, № 3. – P. 162-166.288. Mycobacterium tuberculosis Recognition with Conventional Microscopy /C. F. F. CostaFilho, P. C. Levy, C. M. Xavier [et al.] // In Proc. IEEE Eng. Med. Biol.Soc. – 2012. – P. 6263–6268.246289. Narkevich, A. N. A system for the differential diagnosis of malignant tumorsof the adnexa of the uterus based on a neural network / A. N. Narkevich, E.

A. Borisova,T. A. Makarenko // Biomedical Engineering. – 2018. – Vol. 51, № 5. – P. 368–372.290. Naser, S. A. In situ identification of mycobacteria in Crohn’s disease patienttissue using confocal scanning laser microscopy / S. A. Naser // Molecular and CellularProbes. – 2002. – № 16. – P. 41–48.291. Nayak, R. A new algorithm for automatic assessment of the degree of TBinfection using images of ZN-stained sputum smear / R. Nayak, V. P. Shenoy,R. Galigekere // In Proc. of International Conference on Systems in Medicine and Biology(ICSMB). – Kharagpur, 2010. – P.

294–299.292. Neural network fusion: a novel CT-MR Aortic Aneurysm imagesegmentation method / D. Wang, R. Zhang, J. Zhu [et al.] // Proc. SPIE Int. Soc. Opt.Eng. – 2018. – № 2. – pii: 1057424.293. Neural-network-based classification of cognitively normal, demented,Alzheimer disease and vascular dementia from single photon emission with computedtomography image data from brain / R.

J. deFigueiredo, W. R. Shankle, A. Maccato [etal.] // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. – 1995. – Vol. 92, № 12. – P. 5530-5534.294. Novel Wavelet-Based Segmentation of Prostate CBCT Images withImplanted Calypso Transponders / Y. Liu, Z. Saleh, Y. Song [et al.] // Int. J. Med. Phys.Clin. Eng. Radiat. Oncol. – 2017. – Vol. 6, № 3.

– P. 336–343.295. Odeh, S. M. Using an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)Algorithm for Automatic Diagnosis of Skin Cancer / S. M. Odeh // Journal ofCommunication and Computer. – 2011. – Vol. 8, № 9. – P. 751–755.296. Osman, M. K. Detection of Mycobacterium tuberculosis in Ziehl-Neelsenstained tissue images using Zernike moments and hybrid multilayered perceptron network/ M.

K. Osman, M. Y. Mashor, H. Jaafar // In Proc. of IEEE International Conference onSystems Man and Cybernetics (SMC). – Istanbul, 2010. – P. 4049–4055.297. Osman, M. K. Segmentation of tuberculosis bacilli in Ziehl-Neelsen tissueslide images using Hibrid Multilayered Perceptron network / M. K. Osman,M. Y. Mashor, H. Jaafar // In proc. of 10th International Conference on Information247Sciences Signal Processing and their Applications (ISSPA). – Kuala Lumpur, 2010. –P. 365–368.298. Osman, M. K. Tuberculosis bacilli detection in Ziehl-Neelsen- stained tissueusing affine moment invariants and Extreme Learning Machine / M.

K. Osman,M. Y. Mashor, H. Jaafar // In Proc. of IEEE 7th International Colloquium on SignalProcessing and its Applications (CSPA). – 2011. – P. 232–236.299. Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms / N. Otsu// IEEE Trans. Sys. Man. Cyber. – 1979. – № 9. – P. 62–66.300. Performance comparison between RGB and HSI linear stretching fortuberculosis bacilli detection in Ziehl-Neelsen tissue slide images / M. K.

Osman,M. Y. Mashor, H. Jaafar [et al.] // In Proc. of IEEE International Conference on Signaland Image Processing Applications (ICSIPA). – Kuala Lumpur, 2009. – P. 357–362.301. Personal digital assistants to collect tuberculosis bacteriology data in Perureduce delays, errors, and workload, and are acceptable to users: cluster randomizedcontrolled trial / A. J. Blaya, T. Cohen, P. Rodriguez [et al.] // International journal ofinfectious diseases.

– 2009. – Vol. 13, № 3. – P. 410–418.302. Pham, D. L. Current methods in medical image segmentation. / D. L. Pham// Annu. Rev. Biomed. Eng. – 2000. – № 2. – P. 315–337.303. Prediction of survival in thyroid cancer using data mining technique /M. Jajroudi, T. Baniasadi, L. Kamkar [et al.] // Technol. Cancer Res. Treat.

– 2014. –Vol. 13, № 4. – P. 353–359.304. Priya, E. Automated decision support system for tuberculosis digital imagesusing evolutionary learning machines / E. Priya, S. Srinivasan // European Journal forBiomedical Informatics. – 2013. – Vol. 9, № 2. – P. 3–8.305. Projected image correction technology research on autonomous-perceptionanisotropic surfaces / F. Yang, C. Han, B. X. Bai [et al.] // Appl.

Opt. – 2018. – Vol. 57,№ 2. – P. 283–294.306. Pupil mask diversity for image correction in microscopy / D. Wilding,P. Pozzi, O. Soloviev [et al.] // Opt. Express. – 2018. – Vol. 26, № 12. – P. 14832–14841.248307. Quantitative image correction and calibration for confocal fluorescencemicroscopy using thin reference layers and SIPchart-based calibration procedures /J. M. Zwier, L. Oomen, L. Brocks [et al.] // J. Microsc.

– 2008. – Vol. 231, № Pt 1. –P. 59–69.308. Quek, C. A novel brain-inspired neural cognitive approach to SARS thermalimage analysis / C. Quek, W. Irawan, E. Y. Ng // Expert. Syst. Appl. – 2010. – № 37. –P. 3040–3054.309. Ravikumar, S. Image segmentation and classification of white blood cellswith the extreme learning machine and the fast relevance vector machine / S. Ravikumar// Artif. Cells Nanomed. Biotechnol. – 2016. – Vol. 44, № 3. – P.

985-959.310. Reflectance from images: a model-based approach for human faces /M. Fuchs, V. Blanz, H. Lensch [et al.] // IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. – 2005. –Vol. 11, № 3. – P. 296–305.311. Regional homogeneity and anatomical parcellation for fMRI imageclassification: application to schizophrenia and normal controls / F. Shi, Y. Liu, T. Jiang[et al.] // Med. Image Comput.

Comput. Assist. Interv. – 2007. – Vol. 10, № Pt 2. –P. 136–143.312. Retrospective image correction in the presence of nonlinear temporalmagnetic field changes using multichannel navigator echoes / M. J. Versluis,B. P. Sutton, P. W. de Bruin [et al.] // Magn. Reson. Med. – 2012. – Vol. 68, № 6. –P. 1836-1845.313. Richalet, J. P. Image correction of a gamma-camera with the help of an online digital computer / J. P.

Richalet, B. Herszberg, J. Richalet // StrahlentherapieSonderb. – 1972. – № 72. – P. 58–65.314. Rifkin, R. D. Maximum Shannon information content of diagnostic medicaltesting. Including application to multiple non-independent tests / R. D. Rifkin // Med.Decis. Making. – 1985. – Vol. 5, № 2. – P. 179-190.315. Robinson, G. Edge detection by compass gradient masks / G. Robinson //Computer graphics and image processing. – 1977. – P. 492–501.249316. Rodehorst, V. Comparison and evaluation of feature point detectors[Электронный ресурс] / V. Rodehorst, A.

Koschan // 5th International SymposiumTurkish-GermanJointGeodeticDays.–2006.–Режимдоступа:pdfs.semanticscholar.org/1d8a/4cff206e229f480b8c92fc04f67f231cc788.pdf. – (Датаобращения: 01.09.2018).317. Rosenfeld, A. The Max Roberts Operator is a Hueckel-Type Edge Detector/ A. Rosenfeld / IEEE Trans. Pattern.

Anal. Mach. Intell. – 1981. – Vol. 3, № 1. – P. 101–103.318. Rosten, E. Machine learning for high-speed corner detection / E. Rosten,T. Drummond // European Conference on Computer Vision. – 2006. – P. 430–443.319. Roychowdhury, S. Classification of large-scale fundus image data sets: acloud-computing framework / S. Roychowdhury // Conf. Proc. IEEE Eng. Med.

Biol.Soc. – 2016. – P. 3256–3259.320. Rusen, I. D. FIDELIS—Innovative Approaches to Increasing Global CaseDetection of Tuberculosis / I. D. Rusen, D. A. Enarson // Am. J. Public Health. – 2006. –Vol. 96, № 1. – P. 14–16.321. Russell, M. Autofocusing a smart microscope for the detection oftuberculosis in sputum smears / M. Russell, A. Bester, T. S. Douglas // Proceedings ofSixteenth Annual Symposium of the Pattern Recognition Association of South Africa.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
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