Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза), страница 37

PDF-файл Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза), страница 37 Медицина (60102): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза) - PDF, страница 37 (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 37 страницы из PDF

–Langebaan, 2005. – P. 183–189.322. Russell, M. Autofocusing and Image Segmentation in Microscopy forAutomatic Detection of Tuberculosis in Sputum Smears / M. Russel // MSc (Med) Thesis,Department of Human Biology, University of Cape Town. – 2006. – 102 p.323. Segmentation Approach Towards Phase-Contrast Microscopic Images ofActivated Sludge to Monitor the Wastewater Treatment / M. B. Khan, H.

Nisar, C. A. Ng[et al.] // Microsc. Microanal. – 2017. – Vol. 23, № 6. – P. 1130–1142.324. Segmentation of White Blood Cells From Microscopic Images Using aNovel Combination of K-Means Clustering and Modified Watershed Algorithm /N. Ghane, A. Vard, A. Talebi [et al.] // J. Med. Signals Sens. – 2017. – Vol. 7, № 2.

–P. 92–101.250325. Segmentation, autofocusing and signature extraction of tuberculosis sputumimages / M. Forero-Vargas, F. Sroubek, J. Alvarez-Borrego [et al.] // In Proc. of SPIEPhotonic Devices and Algorithms for Computing IV. – 2002. – P. 171–182.326. Seidenari, S. Digital videomicroscopy and image analysis with automaticclassification for detection of thin melanomas / S. Seidenari, G. Pellacani, A. Giannetti //Melanoma.

Res. – 1999. – Vol. 9, № 2. – P. 163–171.327. Serial image analysis of Mycobacterium tuberculosis colony growth revealsa persistent subpopulation in sputum during treatment of pulmonary TB / D. Barr,M. Kamdolozi, Y. Nishihara [et al.] // Tuberculosis. – 2016. – Vol. 98. – P. 110–115.328. Shaker, F. Automatic detection and segmentation of sperm head, acrosomeand nucleus in microscopic images of human semen smears / F. Shaker,S. A.

Monadjemi, A. R. Naghsh-Nilchi // Comput. Methods Programs Biomed. – 2016. –№ 132. – P. 11–20.329. Shape symmetry analysis of breast tumors on ultrasound images / W. Yang,S. Zhang, Y. Chen [et al.] // Comput. Biol. Med. – 2009. – Vol. 39, № 3. – P. 231–238.330. Skin image retrieval using Gabor wavelet texture feature / X.

Ou, W. Pan,X. Zhang [et al.] // International journal of cosmetic science. – 2016. – № 6. – P 607–614.331. Smithson, R. C. Quantitative simulation of image correction for astronomywith a segmented active mirror / R. C. Smiyhson, M. L. Peri, R. S. Benson // Appl. Opt.– 1988.

– Vol. 27, № 8. – P. 1615-1620.332. Sotaquirá, M. Detection and quantification of bacilli and clusters present insputum smear samples: a novel algorithm for pulmonary tuberculosis diagnosis /M. Sotaquirá, L. Rueda, R. Narvaez // In Proc.of International Conference on DigitalImage Processing. – Bangkok, 2009. – P. 117–121.333. Staib, L. H. Model-based deformable surface finding for medical images /L. H. Staib, J. S. Duncan // IEEE Trans. Med. Imaging.

– 1996. – Vol. 15, № 5. – P. 720–731.334. Stokman, H. Selection and fusion of color models for image featuredetection / H. Stokman, T. Gevers // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 2007. –Vol. 29, № 3. – P. 371–381.251335. Sturges, H. The choice of a class-interval / H. Sturges // Journal of theAmerican Statistical Association. – 1926.

– № 21. – P. 65–66.336. Su, B. Robust document image binarization technique for degradeddocument images / B. Su, S. Lu, C. L. Tan // IEEE Trans Image Process. – 2013. –Vol. 22, № 4. – P. 1408–1417.337. Sujana, H. Application of artificial neural networks for the classification ofliver lesions by image texture parameters / H. Sujana, S. Swarnamani, S. Suresh //Ultrasound Med. Biol. – 1996.

– Vol. 22, № 9. – P. 1177–1181.338. Sund, T. An algorithm for fast adaptive image binarization with applicationsin radiotherapy imaging / T. Sund, K. Eilertsen // IEEE Trans. Med. Imaging. – 2003. –Vol. 22, № 1. – P. 22–28.339. Supervised nonlinear dimension reduction of functional magnetic resonanceimaging data using Sliced Inverse Regression / Y. Tu, A.

Tan, Z. Fu [et al.] // Conferenceproceedings : 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicineand Biology Society. – Milan, 2015. – P. 2641–2645.340. Support Vector Machines for Automatic detection of Tuberculosis Bacteriain Confocal Microscopy Images / B. Lenseigne, P. Brodin, T. Christophe [et al.] // Proc.of the 4th IEEE Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro.

– Arlington,2007. – P. 85–87.341. Survey of physician use of radiography and sputum smear microscopy fortuberculosis diagnosis and follow-up in Botswana / R. E. Huebner, T. L. Moeti,N. J. Binkin [et al.] // Int. J. Tuberc. Lung Dis. – 1997. – Vol. 1, № 4. – P. 333–338.342.

Tadrous, P. J. Computer-Assisted Screening of Ziehl-Neelsen–StainedTissue for Mycobacteria / P. J. Tadrous // Am. J. Clin. Pathol. – 2010. –№ 133. – P. 849–858.343. Tektonidis, M. Non-rigid multi-frame registration of cell nuclei in live cellfluorescence microscopy image data / M. Tektonidis // Medical Image Analysis. – 2015.– №19. – P. 1–14.252344. Texture and color based image segmentation and pathology detection incapsule endoscopy videos / P.

Szczypiński, A. Klepaczko, M. Pazurek [et al.] // Comput.Methods Programs Biomed. – 2014. – Vol. 113, № 1. – P. 396–411.345. The Automated Identification of Tubercle Bacilli using Image Processingand Neural Computing Techniques / K. Veropoulos, C. Campbell, G. Learmonth // InProc. of the 8th International Conference on Artificial Neural Networks. – Skövde, 1998.– P. 797–802.346. The contribution of image cytometry and artificial intelligence-relatedmethods of numerical data analysis for adipose tumor histopathologic classification /D. Goldschmidt, C. Decaestecker, J. V. Berthe // Lab. Invest.

– 1996. – Vol. 75, № 3. –P. 295–306.347. The role of chest radiography in the suspicion for and diagnosis ofpulmonary tuberculosis in intensive care units / J.-Y. Wu, S.-C. Ku, C.-C. Shu [et al.] //Int. J. Tuberc. Lung Dis. – 2009. – Vol. 13, № 11. – P. 1380–1386.348. Three-dimensional image correction of tilted samples through coordinatetransformation / J. Fu, W. Chu, R. Dixson [et al.] // Scanning. – 2008. – Vol.

30, № 1. –P. 41–46.349. Time continuous tracking and segmentation of cardiovascular magneticresonance images using multidimensional dynamic programming / M. Uzümcü, R. J. vander Geest, C. Swingen [et al.] // Invest. Radiol. – 2006. – Vol. 41, № 1. – P. 52–62.350. Time sequence image analysis of positron emission tomography usingwavelet transformation / Hsu C.Y., Lai Y.L., Chen C.C., Lee Y.T., Tseng K.K., Lai Y.K.,Zheng C.Y., Jheng H.C. // Technology and health care. – 2015. – №24. – P.393-400.351. Tsuruta, T. Image correction using holography / T. Tsuruta, Y.

Itoh // Appl.Opt. – 1968. – Vol. 7, № 10. – P. 2139–2140.352. Tuberculosis among foreign-born persons in the united states: achievingtuberculosis elimination / K. P. Cain, C. A. Haley, L. R. Armstrong [et al.] // Am. J.Respir. Crit. Care Med. – 2007. – Vol. 175, № 1. – P. 75–79.253353.

Tuberculosis epidemiology in Russia: themathematical model and dataanalysis / M. Perelman, G. I. Marchuk, S. E. Borisov [et al.] // Russ. J. Numer. Anal.Math. Modelling. – 2004. – Vol. 19, № 4. – P. 305–314.354. Uchiyama, T. Color Image Segmentation using Competitive Learning /T. Uchiyama, M. A. Arbib / IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence. – 1994.

– Vol. 16, № 12. – P. 1197–1206.355. Unsupervised CT Lung Image Segmentation of a MycobacteriumTuberculosis Infection Model / P. M. Gordaliza, A. Muñoz-Barrutia, M. Abella // Sci.Rep. – 2018. – Vol. 8, № 1. – P. 9802.356. Using Fisher information to track stability in multivariate systems /N. Ahmad, S. Derrible, T.

Eason [et al.] // R. Soc. Open Sci. – 2016. – Vol. 3, № 11. –e160582.357. Validation of the interleaved pyramid for the segmentation of 3D vectorimages, C.N.Graaf, A.S.E.Koster, K.L.Vincken and M.A.Viergever. Pattern RecognitionLetters, 15, 1994, pp.467-475.358. Varga, V. S. Scanning Fluorescent Microscopy is an Alternative forQuantitative Fluorescent Cell Analysis / V. S.

Varga // Cytometry. – 2004. – С. 53–62.359. Veropoulos, K. Image processing and neural computing used in thediagnosis of tuberculosis / K. Veropoulos, C. Campbell, G. Learmonth // In Proc. of IEEColloquium on Intelligent Methods in Healthcare and Medical Applications – York,1998. – N. 8/1–8/4.360. Walter, R. J. Computer-Enhanced Video Microscopy: Digitally ProcessedMicroscope Images Can Be Produced in Real Time / R. J. Walter // Cell Biology.

– 1981.– Vol. 78, № 11. – P. 6927–6931.361. Wang, X. Laplacian operator-based edge detectors / X. Wang // IEEE Trans.Pattern. Anal. Mach. Intell. – 2007. – Vol. 29, № 5. – P. 886–890.362. Watanabe, K. Semi-Supervised Feature Transformation for Tissue ImageClassification / K. Watanabe, T. Kobayashi, T. Wada // PLoS One. – 2016. – Vol. 11,№ 12.

– e0166413.254363. Wavelet analysis of cardiac optical mapping data / F. Xionga, X. Oib,S. Nattela [et al.] // Computers in Biology and Medicine. – 2015. – №65. – P. 243–255.364. Weakly-supervised structured output learning with flexible and latent graphsusing highorder loss functions / G. Carneiro, T. Peng, C. Bayer [et al.] // In Proc. IEEEInt. Conf. Comput. Vis.

Dec. – 2015. – P. 648–656.365. Wicker, K. Phase optimisation for structured illumination microscopy /K. Wicker // Optics Express. – 2013. – Vol. 78, № 2. – P. 2032–2049.366. Wong, K. C. L. Building medical image classifiers with very limited datausing segmentation networks / K.

C. L. Wang, T. Syeda-Mahmood, M. Moradi // Med.Image Anal. – 2018. – № 49. – P. 105–116.367. Wouters, K. A non-invasive fluorescent staining procedure allows ConfocalLaser Scanning Microscopy based imaging of Mycobacterium in multispecies biofilmscolonizing and degrading polycyclic aromatic hydrocarbons / K. Wouters // Journal ofMicrobiological Methods. – 2010. – № 83. – С. 317–325.368. Xu, Y. Image correction algorithm for functional three-dimensional diffuseoptical tomography brain imaging / Y. Xu, H. L. Graber, R. L. Barbour // Appl. Opt. –2007. – Vol. 46, № 10. – P. 1693-1704.369.

Yang, W. Application of image correction in 3D reconstruction of mandiblefrom CT slices / W. Yang, J. Liu, M. Liao // Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi.– 2004. – Vol. 21, № 3. – P. 387–390.370. Yang, Y. A fast and reliable noise-resistant medical image segmentation andbias field correction model / Y. Yang, D. Tian, B.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный 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