Klassifizierung von Dengue-Infektionen durch maschinelles Lernen [German]

By Ragini Deshmukh

Aedesaegypti-M?cke verschont die Dengue-Viruskrankheiten. Das Dengue-Fieber ist weltweit die gr? te sich entwickelnde Krankheit. Tag f?r Tag nimmt die Zahl der Dengue-Erkrankungen rund um den Globus deutlich zu. Dengue-Infektionen treten in drei Formen auf: Dengue-Fieber, das auch als "Knochenbrecher"-Fieber bezeichnet wird, Dengue-H?morrhagisches Fieber (DHF) und Dengue-Schock-Syndrom (DSS), die lebensbedrohlich sind. ?rzte m?ssen etwa 20 bis 50 Bilder der wei en Blutk?rperchen aus verschiedenen Blickwinkeln aufnehmen, um die Krankheit zu erkennen. Die Anzahl der Blutpl?ttchen wird mit Hilfe verschiedener Segmentierungstechniken und morphologischer Operationen gesch?tzt, und mit Hilfe der Anzahl der Blutpl?ttchen wird die Dengue-Fieber-Infektion erkannt. Eine Technik, die f?r die Segmentierung verwendet wird, basiert haupts?chlich auf dem Thresolding-Verfahren, das nicht den genauen Teil der defekten Blutpl?ttchen segmentiert. Aber das Ergebnis war nicht so effizient, um die r?umlichen Detailinformationen des tats?chlichen Krankheitsteils zu liefern. Daher werden wir hier einen Fuzzy-basierten Algorithmus zur Segmentierung von Blutpl?ttchen verwenden. Es gibt verschiedene Methoden zur Extraktion von Merkmalen wie Gr? e, Form und Fl?che der Blutpl?ttchen. Aber sie liefern keine exakten Ergebnisse. Deshalb werden wir hier Haralick-Merkmale f?r WBC-Thrombozyten verwenden.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6204133438
• ISBN13: 9786204133430
• Release Date: October 2021
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.21 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"