Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorПавлов, С.uk
dc.contributor.authorЦзіньцюн, Л.uk
dc.contributor.authorPavlov, S.en
dc.contributor.authorJinqiong, Lien
dc.date.accessioned2024-04-29T19:14:57Z
dc.date.available2024-04-29T19:14:57Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationПавлов С., Цзіньцюн Л. Analysis of biomedical information for diagnosing forms of acute leukemia // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2024/paper/view/20915.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41520
dc.description.abstractThe article presents the importance of leukemia in human health and the problems associated with both diagnosis and therapy. The purpose of the article is to provide an information technology solution to this problem, thereby improving patient access and prognosis. A conceptual model of an expert system for diagnosing leukemia island is proposed, which will reduce ambiguity in the interpretation of research objects. The factors influencing the correct recognition of complex objects (detection of blast and non-blast blood cells) by an expert system based on computer microscopy methods are considered.en
dc.description.abstractВ роботі представлено значення лейкемії в здоров'ї людини та проблеми, пов'язані як з діагностикою, так і з терапією. Мета статті - надати інформаційно-технологічне рішення цієї проблеми, тим самим покращуючи доступ для пацієнтів і прогнозування. Запропонована концептуальна модель експертної системи діагностики острів лейкозів, яка дозволить знизити неоднозначність в інтерпретації об'єктів дослідження. Розглянуто фактори, що впливають на правильне розпізнавання складних об'єктів (виявлення бластних і небластних клітин крові) за допомогою експертної системи на основі методів комп'ютерної мікроскопії.uk
dc.language.isoenen
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2024/paper/view/20915
dc.subjectгострий лейкозuk
dc.subjectдіагностика та терапіяuk
dc.subjectбіомедичне зображенняuk
dc.subjectзображення бластних інебластних клітин кровіuk
dc.subjectacute leukemiaen
dc.subjectdiagnostics and therapyen
dc.subjectbiomedical imagingen
dc.subjectblast and non-blast blood cellsen
dc.titleAnalysis of biomedical information for diagnosing forms of acute leukemiaen
dc.typeThesis
dc.identifier.udc57.087.3
dc.relation.referencesAbdeldaim, A. M., Sahlol, A. T., Elhoseny, M., & Hassanien, A. E. (2018). Computer-aided acute lymphoblastic leukemia diagnosis system based on image analysis. Advances in Soft Computing and Machine Learning in Image Processing, 131-147.en
dc.relation.referencesAhmed, I. A., Senan, E. M., Shatnawi, H. S. A., Alkhraisha, Z. M., & Al-Azzam, M. M. A. (2023). Hybrid techniques for the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia based on fusion of CNN features. Diagnostics, 13(6), 1026.en
dc.relation.referencesAnsari, S., Navin, A. H., Sangar, A. B., Gharamaleki, J. V., & Danishvar, S. (2023). A customized efficient deep learning model for the diagnosis of acute leukemia cells based on lymphocyte and monocyte images. Electronics, 12(2), 322.en
dc.relation.referencesArber, D. A., Borowitz, M. J., Cessna, M., Etzell, J., Foucar, K., Hasserjian, R. P., ... & Vardiman, J. W. (2017). Initial diagnostic workup of acute leukemia: guideline from the College of American Pathologists and the American Society of Hematology. Archives of pathology & laboratory medicine, 141(10), 1342-1393.en
dc.relation.referencesС. В. Павлов, Й. Р. Салдан, О. В. Карась, і С. В. Тимчик, «Аналіз методів і систем діагностики діабетичної ретинопатії», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 46, вип. 2, с. 135–141, Груд 2023.uk


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію