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Classificazione dell'infezione di dengue con l'apprendimento automatico (en Italiano)
Sheshang Degadwala
(Autor)
·
Ragini Deshmukh
(Autor)
·
Edizioni Sapienza
· Tapa Blanda
Classificazione dell'infezione di dengue con l'apprendimento automatico (en Italiano) - Deshmukh, Ragini ; Degadwala, Sheshang
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Reseña del libro "Classificazione dell'infezione di dengue con l'apprendimento automatico (en Italiano)"
La zanzara Aedesaegypti ha risparmiato le malattie virali della dengue. La più grande epidemia del mondo in via di sviluppo è la febbre dengue. Giorno dopo giorno il tasso di dengue è diventato significativamente in tutto il mondo aumenta. Le infezioni di dengue sono di tre forme: La febbre di dengue, percepita anche come febbre "break bone", la febbre emorragica di dengue (DHF), la sindrome da shock di dengue (DSS) che sono debilitanti per la vita. I medici devono catturare circa 20-50 immagini di globuli bianchi da diverse angolazioni per identificare la malattia. Il conteggio delle piastrine è stimato usando varie tecniche di segmentazione e operazioni morfologiche con l'aiuto del conteggio delle piastrine viene rilevata l'infezione della febbre di dengue. Una tecnica utilizzata per la segmentazione è principalmente basata sul Thresolding che non è la parte esatta del segmento della piastrina difettosa. Ma il risultato non era così efficiente nel fornire le informazioni di dettaglio spaziale della parte effettiva della malattia. Quindi qui stiamo per usare l'algoritmo basato su Fuzzy per segmentare le piastrine WBC. Ci sono diversi metodi di estrazione delle caratteristiche che si applicano alle piastrine: dimensione, forma e area. Ma non stava dando i risultati esatti. Quindi qui stiamo per usare le caratteristiche di Haralick per le piastrine WBC.
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El libro está escrito en Italiano.
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