Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1174210), страница 33

Файл №1174210 Диссертация (Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза) 33 страницаДиссертация (1174210) страница 332020-05-24СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 33)

– С. 141–145.130. “Proof-Of-Concept” Evaluation of an Automated Sputum SmearMicroscopy System for Tuberculosis Diagnosis / J. J. Lewis, V. N. Chihota, M. Meulen[et al.] // PLoS One. – 2012. – № 7. – P. 11.131. 3D image analysis and artificial intelligence for bone disease classification /A. Akgundogdu, R. Jennane, G. Aufort [et al.] // J.

Med. Syst. – 2010. – № 34. – P. 815–828.132. A CBCT series slice image segmentation method [Электронный ресурс] /J. Zheng, D. Zhang, K. Huang [et al.] // Xray Sci. Technol. – 2018. – P. 1–18. – Режим230доступа:www.https://content.iospress.com/articles/journal-of-x-ray-science-and-technology/xst180393. – (Дата обращения: 19.08.2018).133. A genetic algorithm-neural network approach for Mycobacteriumtuberculosis detection in Ziehl-Neelsen stained tissue slide images / M. K.

Osman,F. Ahmad, Z. Saad [et al.] // In Proc. of 10th International Conference on IntelligentSystems Design and Applications (ISDA). – 2010. – P. 1229–1234.134. A hybrid seasonal prediction model for tuberculosis incidence in China /S. Cao, F. Wang, W. Tam [et al.] // BMC Med. Inform. Decis. Mak. – 2013. – № 13.

–P. 56.135. A new image correction method for live cell atomic force microscopy /Y. Shen, J. L. Sun, A. Zhang [et al.] // Phys. Med. Biol. – 2007. – Vol. 52, № 8. –P. 2185–2196..136. A Review of Automatic Methods Based on Image Processing Techniquesfor Tuberculosis Detection from Microscopic Sputum Smear Images / R.

O. Panicker,B. Soman, G. Saini [et al.] // J. Med. Syst. – 2016. – Vol. 40, № 1. – P.17.137. A simple image correction method for high-throughput microscopy /A. D. Coster, C. Wichaidit, S. Rajaram [et al.] // Nat. Methods. – 2014. – Vol. 11, № 6.

–P. 602.138. A sputum smear microscopy image database for automatic bacilli detectionin conventional microscopy / M. G. Costa, C. F. F. Costa Filho, K. A. Junior [et al.] // InProc. of 36th Annual International Conference of IEEE Engineering in Medicine andBiology Society (EMBC). – 2014. – P. 2841–2844.139.

A Support Vector Based Fuzzy Neural Network Approach for MassClassification in Mammography, in Digital Signal Processing / F. Moayedi, R. Boostani,Z. Azimifar // 15th International Conference on Digital Signal Processing: Cardiff. –2007. – P. 240–243.140. Asurveyofthresholdingtechniques/P. K. Sahoo,S. Soltani,A. K. C. Wong // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. – 1988.

– Vol .41,№ 2. – P .233–260.231141. Active case finding of tuberculosis in Europe: a Tuberculosis NetworkEuropean Trials Group (TBNET) survey / G. H. Bothamley, L. Ditiu, G. B. Migliori [etal.] // Eur. Respir. J. – 2008. – Vol. 32, № 4. – P. 1023–1030.142. Active case finding of tuberculosis: historical perspective and futureprospects / J. E.

Golub, C. I. Mohan, G. W. Comstock [et al.] // Int. J. Tuberc. Lung Dis.– 2005. – Vol. 9, № 11. – P. 1183-1203.143. Active case finding: understanding the burden of tuberculosis in rural SouthAfrica / P. M. Pronyk, B. Joshi, J. R. Hargreaves [et al.] // Int. J. Tuberc. Lung Dis. –2001.

– Vol. 5, № 7. – P. 611–618.144. Agoston, M. K.Computergraphicsandgeometricmodeling:implementation and algoritms / M. K. Agoston. – London: Springer, 2005. – 907 p.145. An Automated Screening System for Tuberculosis / R. Santiago-Mozos,F. Pérez-Cruz, M. G.

Madden [et al.] // IEEE journal of Biomedical and Healthinformatics. – 2014. – Vol. 18, № 3. – P. 855–862.146. An automatic diagnostic system for CT liver image classification /E. L. Chen, P. C. Chung, C. L. Chen [et al.] // IEEE Trans. Biomed. Eng. – 1998. –Vol. 45, № 6. – P. 783-794.147. An estimating equation approach to dimension reduction for longitudinaldata / K. Xu, W.

Guo, M. Xiong [et al.] // Biometrika. – 2016. – № 1. – P. 189–203.148. An image correction protocol to reduce distortion for 3-T stereotactic MRI /W. M. Tavares, F. Tustumi, C. da Costa Leite [et al.] // Neurosurgery. – 2014. – Vol. 74,№ 1. – P. 121–126.149. Analysis of 18FDG PET/CT Imaging as a Tool for Studying Mycobacteriumtuberculosis Infection and Treatment in Non-human Primates / A. G. White, P.

Maiello,M. Coleman // J. Vis. Exp. – 2017. – Vol. 127. – e56375.150. Analysis of adventitious lung sounds originating from pulmonarytuberculosis / K. W. Becker, C. Scheffer, M. M. Blanckenberg [et al.] // Conf. Proc. IEEEEng. Med. Biol. Soc. – 2013. – P. 4334–4337.232151. Anatomy-based registration of CT-scan and intraoperative X-ray images forguiding a surgical robot / A. Guéziec, P.

Kazanzides, B. Williamson [et al.] // IEEE Trans.Med. Imaging. – 1998. – Vol. 17, № 5. – P. 715-728.152. Application of a hybrid model for predicting the incidence of tuberculosis inHubei, China / G. Zhang, S. Huang, Q. Duan [et al.] // PLoS One. – 2013. – Vol. 8, № 11.– e80969.153. Automated detection of tuberculosis in Ziehl-Neelsen stained sputum smearsusing two one-class classifiers / R.

Khutlang, S. Krishnan, A. Whitelaw [et al.] // J.Microsc. – 2010. – Vol. 237, № 1. – P. 96–102.154. Automated fluorescence microscope for tuberculosis detection / K. de Jager,S. Fickling, S. Krishnan [et al.] // Journal of Medical Devices. – 2014. – Vol.

8, № 3.P. 0309431–0309432.155. Automated Identification of Tubercle Bacilli in Sputum: A PreliminaryStudy / K. Veropoulos, G. Learmonth, C. Campbell [et al.] // Analytical and QuantitativeCytology and Histology. – 1999. – Vol. 21, № 4. – P. 277–281.156. Automated image processing method for the diagnosis and classification ofmalaria on thin blood smears / N. E. Ross, C.

J. Pritchard, D. M. Rubin [et al.] // Med.Biol. Eng. Comput. – 2006. – Vol. 44, № 5. – P. 427–436.157. Automated seizure detection using limited-channel EEG and non-lineardimension reduction / J. Birjandtalab, M. Baran Pouyan, D. Cogan [et al.] // Computersin biology and medicine. – 2017. – № 82. – P. 49–58.158. Automated tuberculosis diagnosis using fluorescence images from a mobilemicroscope / J.

Chang, P. Arbeláez, N. Switz [et al.] // Medical image computing andcomputer-assisted intervention. – 2012. – Vol. 15, № 3. – P. 345–352.159. Automatic diagnosis of tuberculosis disease based on Plasmonic ELISA andcolor-based image classification / K. J. AbuHassan, N. M. Bakhori, N. Kusnin [et al.] //Conf.

Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. – 2017. – P. 4512–4515.160. Automatic fundus image classification for computer-aided diagnosis / S. Lu,J. Liu, J. H. Lim [et al.] // Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. – 2009. – P. 1453–1456.233161. Automatic Identification of Mycobacterium tuberculosis from ZN-stainedsputum smear: Algorithm and system design / Y. Zhai, Y. Liu, D.

Zhou [et al.] // In Proc.of IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO). – 2010. –P. 41–46.162. Automatic identification of Mycobacterium tuberculosis with conventionallight microscopy / M. G. Costa, C. F. F. Costa Filho, J. F. Sena [et al.] // In Proc. of 30thAnnual International IEEE Eng. Med. Biol. Soc. – 2008. – P. 382–385.163. Automatic multiorgan segmentation in CT images of the male pelvis usingregion-specific hierarchical appearance cluster models / B. Zhou, D. Li, P. Zang [et al.] //Med. Phys.

– 2016. – Vol. 43, № 10. – P. 5426.164. Automatic sputum color image segmentation for tuberculosis diagnosis /M. G. Forero-Vargas, E. L. Sierra-Ballen, J. Alvarez-Borrego [et al.] // In Proc. of SPIEAlgorithms and Systems for Optical Information Processing. – 2001. – P. 251–261.165. Ayas, S. Random forest-based tuberculosis bacteria classification in imagesof ZN-stained sputum smear samples / S. Ayas, M. Elinci // SIViP.

– 2014. – Vol. 8, № 1.– P. 49–61.166. Azeroual, A, Afdel K. Fast Image Edge Detection based on Faber SchauderWavelet and Otsu Threshold / A. Azerounal, K. Afdel // Heliyon. – 2018. – Vol. 11,№ 12. – e00485.167. Balyan, M. K. Object image correction using an X-ray dynamical diffractionFraunhofer hologram / M.

K. Balyan // J. Synchrotron Radiat. – 2014. – Vol. 21, № Pt 2.– P. 449–451.168. Bamford, P. Empirical comparison of cell segmentation algorithms using anannotated dataset / P. Bamford // Proceedings of the Institute of Electrical and ElectronicsEngineers (IEEE) International Conference on Image Processing (ICIP 2003). –Rochester: IEEE, 2003. – P. 1073–1076.169. Becker, R.

L. Computer-assisted image classification: use of neuralnetworks in anatomic pathology / R. L. Becker // Cancer Lett. – 1994. – Vol. 77, № 2-3.– P. 111–117.234170. Borsotti, M. Quantitative evaluation of color image segmentation results /M. Borsotti, P. Campadelli, R. Schettini // Pattern Recognition Letters. – 1998. – Vol.

19,№ 8. – P. 741–747.171. Brain activity-based image classification from rapid serial visualpresentation / N. Bigdely-Shamlo, A. Vankov, R. R. Ramirez [et al.] // IEEE Trans.Neural Syst. Rehabil. Eng. – 2008. – Vol. 16, № 5. – P. 432–441.172. Calvarial eosinophilic granuloma: diagnostic models and image featureselection with a neural network / E. Arana, L.

Характеристики

Тип файла
PDF-файл
Размер
3,41 Mb
Предмет
Высшее учебное заведение

Список файлов диссертации

Автоматизированная бактериоскопическая диагностика туберкулеза
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
6489
Авторов
на СтудИзбе
303
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее