Xác định tổng thương và chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường qua ảnh chụp đáy mắt sử dụng thuật toán SVM kết hợp K-NN : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Codice QR

Xác định tổng thương và chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường qua ảnh chụp đáy mắt sử dụng thuật toán SVM kết hợp K-NN : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autore principale:	Trần, Thị Hoàng Anh
Natura:	Luận văn
Lingua:	Undetermined
Pubblicazione:	Trường Đại học Công nghiệp Tp. Hồ Chí Minh 2018
Soggetti:	Khoa học máy tính;
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne! !

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Thư viện - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh

Documenti analoghi

SVM - Ứng dụng lọc Email
Pubblicazione: (2011)

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp SVM vào chuẩn đoán hư hỏng ổ lăn : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Hoàng, Thị Lan Phương
Pubblicazione: (2018)

Phân loại giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường dựa trên ảnh chụp đáy mắt kỹ thuật số tiêu chuẩn
di: Trần, Thị Hải Linh, et al.
Pubblicazione: (2023)

MÔ HÌNH HAI GIAI ĐOẠN DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIỂU VỚI K-MEANS VÀ FUZZY-SVM
di: Nguyễn, Đức Hiển
Pubblicazione: (2018)

Nghiên cứu svm song song ứng dụng vào phân lớp khách hàng sử dụng dịch vụ di động : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Nguyễn, Văn Đời
Pubblicazione: (2019)

Nghiên cứu đặc điểm tổn thương võng mạc mắt của bệnh nhân đái tháo đường typ 2 bằng máy chụp võng mạc kỹ thuật số DRS
di: Đỗ, Đình Tùng, et al.
Pubblicazione: (2023)

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp SVM vào phân nhóm học sinh có khả năng cao vào học tại trường Đại học Kiên Giang Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Võ, Hoàng Nhân
Pubblicazione: (2021)

[Pi]NN systems /
di: Garcilazo, Humberto.
Pubblicazione: (1990)

Xác định mức độ ung thư vú thông qua ảnh chụp X- Ray bằng phương pháp phát triển vùng ảnh : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Nguyễn, Xuân Thiên
Pubblicazione: (2020)

Mối tương quan giữa chẩn đoán giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường trên lâm sàng và qua ảnh chụp đáy mắt kỹ thuật số tiêu chuẩn
di: Bùi, Văn Xuân, et al.
Pubblicazione: (2024)

Giải thuật song song Newton SVM cho phân lớp dữ liệu lớn
di: Thiều, Thanh Quang Phú
Pubblicazione: (2014)

NN Lập trình PASCAL
di: Quách Tuấn Ngoc
Pubblicazione: (2002)

NN Lập Trình FOXPRO
di: Nguyễn Phú Tiến
Pubblicazione: (1998)

NN Lập Trình C
di: Quách Tuấn Ngoc
Pubblicazione: (1998)

Đánh giá tình trạng võng mạc qua chụp ảnh đáy mắt bệnh nhân đái tháo đường tại Bệnh viện Lão khoa Trung ương
di: Ngô, Thị Hồng Thăm, et al.
Pubblicazione: (2024)

Phân lớp dữ liệu lớn với SVM sử dụng giải thuật mini-batch gradient descent :
di: Lê, Thị Phương Dung
Pubblicazione: (2018)

BT NN Lập Trình Pascal
di: Quách Tuấn Ngoc
Pubblicazione: (1995)

Khai thác K mẫu tuần tự phổ biến sử dụng mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Lê, Huỳnh Phước
Pubblicazione: (2017)

Giáo Trình NN Lập Trình C
di: Tiêu Kim Cương
Pubblicazione: (2006)

Chụp ảnh bẳng ... máy quét /
di: H.T.

Chuẩn hóa mức xám ảnh MR : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Trần, Hà Xuân Trang
Pubblicazione: (2019)

Đánh giá tác dụng phụ của fluorescein trong chụp mạch huỳnh quang võng mạc
di: Lã, Thị My Ly, et al.
Pubblicazione: (2025)

NN HTML 4 cho World Wide Web
di: Elicom
Pubblicazione: (2000)

Khai thác Top-k chuỗi tuần tự đóng dựa trên mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Khai thác Top-k chuỗi tuần tự đóng dựa trên mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính, et al.
Pubblicazione: (2023)

Phân tích các giai đoạn của bệnh lý võng mạc đái tháo đường dựa trên hình chụp ảnh màu đáy mắt của người bệnh đái tháo đường trong cộng đồng tại Nghệ An
di: Trần, Tất Thắng, et al.
Pubblicazione: (2025)

Decoupled control of doubly fed induction machine fed by SVM matrix converter /
di: Dendouga, Abdelhakim.

Đánh giá hiệu quả mặt trượt pid và mạng rbf-nn cho mobile robot
di: Trần, Trung Hiếu
Pubblicazione: (2025)

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MÁY HỌC VÉC-TƠ TỰA (SVM) TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐIỂM SINH VIÊN
di: Nguyễn, Đức Hiển
Pubblicazione: (2018)

NN AutoLISP dùng trong AutoCad 2000
di: Trần Văn Mih
Pubblicazione: (2000)

Dự báo trên chuỗi thời gian dựa vào phương pháp gom cụm sử dụng thuật toán K - Mean : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Nguyễn, Minh Quân
Pubblicazione: (2019)

Phát hiện khuôn mặt giả mạo trong VIDEO : Luận văn Thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
di: Trần, Hải Nam
Pubblicazione: (2021)

SỬ DỤNG THUẬT TOÁN SVM ĐỂ PHÂN LOẠI PHỤ TẢI ĐIỆN
di: Bình, Nguyễn Văn
Pubblicazione: (2025)

Ứng dụng mô hình YOLO để phát hiện, chẩn đoán bệnh ung thư vú dựa trên ảnh chụp X-quang tuyến vú : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
di: Nguyễn, Thị Thanh Thúy
Pubblicazione: (2024)

Nghiên cứu và tìm hiểu kỹ thuật xóa nền ảnh chụp mạch số trong máy chụp mạch
di: Trần Tấn, Dũng
Pubblicazione: (2018)

Beginning to Read, Write and Listen. Beginning Nn. Letter Book 16
di: Mc, Macmillan
Pubblicazione: (2003)

Phân lớp dữ liệu văn bản lớn dựa trên mô hình túi từ (Bag-of-words) và với giải thuật máy học véc tơ hỗ trợ (SVM) :
di: Trần, Thị Kim Ngọc
Pubblicazione: (2012)

Phát triển bền vững Ngân hàng NN & PTNT Việt Nam
di: Nguyễn Thanh Phương
Pubblicazione: (2014)

Phát triển bền vững Ngân hàng NN & PTNT Việt Nam
di: Nguyễn Thanh Phương
Pubblicazione: (2018)

Nghiên cứu tổn thương mạch máu võng mạc trong bệnh võng mạc đái tháo đường
di: Nguyễn, Ngân Hà, et al.
Pubblicazione: (2023)

Consensus kNN QSAR : A versatile method for predicting the estrogenic activity of organic compounds in silico. A comparative study with five estrogen receptors and a large, diverse set of ligands /
di: Asikainen, Arja H.