Littérature scientifique sur le sujet « CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR »
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Articles de revues sur le sujet "CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR"
Manasa, P. Venkata Sai, J. Jeevitha, M. Lakshmi Chandana, M. Jeevana Sravanthi et M. Ali Shaik. « Brain Tumor Radiogenomic Classification Using Deep Learning ». International Journal of Research Publication and Reviews 4, no 3 (17 mars 2023) : 1830–36. http://dx.doi.org/10.55248/gengpi.2023.4.33058.
Texte intégralA, Ms Vidhya, Dr Parameswari R et Ms Sathya S. « Brain Tumor Classification Using Various Machine Learning Algorithms ». International Journal of Research in Arts and Science 5, Special Issue (30 août 2019) : 258–70. http://dx.doi.org/10.9756/bp2019.1002/25.
Texte intégralPunam, Saudagar. « Deep Learning Approach for Brain Tumor Classification ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VI (30 juin 2021) : 3094–98. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.35648.
Texte intégralPol, Jay. « Brain Tumor Image Classification using CNN ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 1934–41. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44191.
Texte intégralDozic, Slobodan, Dubravka Cvetkovic-Dozic, Milica Skender-Gazibara et Branko Dozic. « Review of the World Health Organization classification of tumors of the nervous system ». Archive of Oncology 10, no 3 (2002) : 175–77. http://dx.doi.org/10.2298/aoo0203175d.
Texte intégralNarawade, Vaibhav, Chaitali Shetty, Purva Kharsambale, Samruddhi Bhosale et Sushree Rout. « Brain Tumor Classification using Transfer Learning ». Journal of Trends in Computer Science and Smart Technology 5, no 3 (septembre 2023) : 223–47. http://dx.doi.org/10.36548/jtcsst.2023.3.002.
Texte intégralWedad Abdul Khuder Naser *. « Brain tumor classification and diagnosis techniques ». Global Journal of Engineering and Technology Advances 10, no 2 (28 février 2022) : 071–74. http://dx.doi.org/10.30574/gjeta.2022.10.2.0036.
Texte intégralKadam, Ankita. « Brain Tumor Classification using Deep Learning Algorithms ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 12 (31 décembre 2021) : 417–26. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39280.
Texte intégralA., Afreen Habiba. « Diagnosis of Brain Tumor using Semantic Segmentation and Advance-CNN Classification ». International Journal of Psychosocial Rehabilitation 24, no 5 (31 mars 2020) : 1204–24. http://dx.doi.org/10.37200/ijpr/v24i5/pr201795.
Texte intégralHavaei, Mohammad, Hugo Larochelle, Philippe Poulin et Pierre-Marc Jodoin. « Within-brain classification for brain tumor segmentation ». International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 11, no 5 (3 novembre 2015) : 777–88. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-015-1311-1.
Texte intégralThèses sur le sujet "CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR"
Kalvakolanu, Anjaneya Teja Sarma. « Brain Tumor Detection and Classification from MRI Images ». DigitalCommons@CalPoly, 2021. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/2267.
Texte intégralChang, Spencer J. « Brain Tumor Classification Using Hit-or-Miss Capsule Layers ». DigitalCommons@CalPoly, 2019. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/2006.
Texte intégralKampouraki, Vasileia. « Patch-level classification of brain tumor tissue in digital histopathology slides with Deep Learning ». Thesis, Linköpings universitet, Statistik och maskininlärning, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-177361.
Texte intégralHrabovszki, Dávid. « Classification of brain tumors in weakly annotated histopathology images with deep learning ». Thesis, Linköpings universitet, Statistik och maskininlärning, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-177271.
Texte intégralKanli, Georgia. « Method for the classification of brain cancer treatment's responsiveness via physical parameters of DCE-MRI data ». Thesis, Stockholms universitet, Fysikum, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:su:diva-116822.
Texte intégralKirsch, Matthias, Thomas Santarius, Peter M. Black et Gabriele Schackert. « Therapeutic Anti-Angiogenesis for Malignant Brain Tumors ». Karger, 2001. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A27619.
Texte intégralMaligne Hirntumoren, insbesondere die malignen Gliome, haben trotz multimodaler Therapieansätze eine unverändert schlechte Prognose. Diese Aggressivität korreliert mit der Tatsache, daß maligne Gliome zu den gefäßreichsten Tumoren zählen, die wir kennen. Die Quantifizierung der Gefäßdichte in diesen Tumoren erlaubte die Korrelation zur Überlebenszeit der Patienten. Da das Tumorwachstum von einer begleitenden Neovaskularisierung abhängt, wurden erste experimentelle Therapieansätze durchgeführt, um das Tumorwachstum durch Inhibierung der Neovaskularisierung zu verhindern. Inhibitoren der Angiogenese, z.B. TNP-470, Suramin und Angiostatin hemmen die Proliferation von Endothelzellen und die Ausbildung eines funktionsfähigen Gefäßbettes. Erste experimentelle Ansätze haben ihre tumorstatische Wirksamkeit in vivo bewiesen. Zur klinischen Behandlung wären diese Substanzen in Verbindung mit bestehenden Therapien einsetzbar, insbesondere für die Behandlung multipler Tumoren und zur postoperativen Therapie. Diese Übersichtsarbeit beschreibt die neuesten anti-angiogenen Therapiekonzepte besonders mit Hinblick auf Substanzen, die in ersten klinischen Studien eingesetzt werden.
Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.
Shen, Shan. « MRI brain tumour classification using image processing and data mining ». Thesis, University of Strathclyde, 2004. http://oleg.lib.strath.ac.uk:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=21543.
Texte intégralZhang, Nan. « Feature selection based segmentation of multi-source images : application to brain tumor segmentation in multi-sequence MRI ». Phd thesis, INSA de Lyon, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00701545.
Texte intégralVicente, Robledo Javier. « Clinical Decision Support Systems for Brain Tumour Diagnosis : Classification and Evaluation Approaches ». Doctoral thesis, Editorial Universitat Politècnica de València, 2012. http://hdl.handle.net/10251/17468.
Texte intégralVicente Robledo, J. (2012). Clinical Decision Support Systems for Brain Tumour Diagnosis: Classification and Evaluation Approaches [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17468
Palancia
Alberts, Esther [Verfasser], Björn [Akademischer Betreuer] Menze, Björn [Gutachter] Menze et Claus [Gutachter] Zimmer. « Multi-modal Multi-temporal Brain Tumor Segmentation, Growth Analysis and Texture-based Classification / Esther Alberts ; Gutachter : Björn Menze, Claus Zimmer ; Betreuer : Björn Menze ». München : Universitätsbibliothek der TU München, 2019. http://d-nb.info/118744393X/34.
Texte intégralLivres sur le sujet "CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR"
K, Kokula Krishna Hari, dir. An Image Segmentation and Classification for Brain Tumor Detection using Pillar K-Means Algorithm. Chennai, India : Association of Scientists, Developers and Faculties, 2016.
Trouver le texte intégral1913-, Fields William S., dir. Primary brain tumors : A review of histologic classification. New York : Springer-Verlag, 1989.
Trouver le texte intégralBuell, Duncan A. Binary quadratic forms : Classical theory and modern computations. New York : Springer-Verlag, 1989.
Trouver le texte intégralNagai, Masakatsu, dir. Brain Tumor. Tokyo : Springer Japan, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-66887-9.
Texte intégralLiau, Linda M., Donald P. Becker, Timothy F. Cloughesy et Darell D. Bigner. Brain Tumor Immunotherapy. New Jersey : Humana Press, 2000. http://dx.doi.org/10.1385/1592590357.
Texte intégralGoldfarb, Ronald H., dir. Brain Tumor Invasiveness. Boston, MA : Springer US, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2622-3.
Texte intégralLiau, Linda M., Donald P. Becker, Timothy F. Cloughesy et Darell D. Bigner, dir. Brain Tumor Immunotherapy. Totowa, NJ : Humana Press, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-59259-035-3.
Texte intégralHattingen, Elke, et Ulrich Pilatus, dir. Brain Tumor Imaging. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45040-2.
Texte intégralH, Goldfarb Ronald, dir. Brain tumor invasiveness. Dordrecht : Kluwer Academic, 1994.
Trouver le texte intégralSingh, Sheila K., et Chitra Venugopal, dir. Brain Tumor Stem Cells. New York, NY : Springer New York, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-8805-1.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR"
Wechsler, Wolfgang, et Guido Reifenberger. « Histopathological Classification of Brain Tumors According to the Revised WHO Classification : Current State and Perspectives ». Dans Brain Tumor, 3–20. Tokyo : Springer Japan, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-66887-9_1.
Texte intégralLerousseau, Marvin, Eric Deutsch et Nikos Paragios. « Multimodal Brain Tumor Classification ». Dans Brainlesion : Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, 475–86. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72087-2_42.
Texte intégralKathawala, Fatema, Ami Shah, Jugal Shah, Shranik Vora et Sonali Patil. « Brain Tumor Detection and Classification ». Dans Advances in Computing and Intelligent Systems, 547–56. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0222-4_52.
Texte intégralWechsler, W., et G. Reifenberger. « Immunohistochemistry in Brain Tumor Classification ». Dans Neuro-Oncology, 11–19. Dordrecht : Springer Netherlands, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-3152-0_2.
Texte intégralTeoh, Teik Toe. « CNN for Brain Tumor Classification ». Dans Convolutional Neural Networks for Medical Applications, 19–34. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-8814-1_2.
Texte intégralPatil, Saraswati, Sangita Jaybhaye, Sanjyot Kotgire, Shravan Raina, Somanshu Bhat et Saksham Sharma. « Brain Tumor Detection and Classification ». Dans IOT with Smart Systems, 379–91. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-3761-5_35.
Texte intégralPfister, Stefan M., David Capper et David T. W. Jones. « Modern Principles of CNS Tumor Classification ». Dans Brain Tumors in Children, 117–29. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-43205-2_6.
Texte intégralWaghmare, Vishal K., et Maheshkumar H. Kolekar. « Brain Tumor Classification Using Deep Learning ». Dans Studies in Big Data, 155–75. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-4112-4_8.
Texte intégralMeena, S. Divya, Srirama V. S. S. Bulusu, V. Sai Siddharth, S. Prathik Reddy et J. Sheela. « Brain Tumor Classification Using Transfer Learning ». Dans Machine Learning and Artificial Intelligence in Healthcare Systems, 191–209. Boca Raton : CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003265436-9.
Texte intégralBahuguna, Aman, Azhar Ashraf, Kavita, Sahil Verma et Poonam Negi. « Brain Tumor Classification from MRI Scans ». Dans International Conference on Innovative Computing and Communications, 713–25. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-3010-4_57.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR"
Amin, Javeria, Muhammad Sharif, Mudassar Raza, Tanzila Saba et Amjad Rehman. « Brain Tumor Classification : Feature Fusion ». Dans 2019 International Conference on Computer and Information Sciences (ICCIS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iccisci.2019.8716449.
Texte intégralJairam, S. J. A., D. Lokeshwar, B. Divya et P. Mohamed Fathimal. « Brain Tumor Detection Using Deep Learning ». Dans International Research Conference on IOT, Cloud and Data Science. Switzerland : Trans Tech Publications Ltd, 2023. http://dx.doi.org/10.4028/p-5d1g8v.
Texte intégralPaul, Justin S., Andrew J. Plassard, Bennett A. Landman et Daniel Fabbri. « Deep learning for brain tumor classification ». Dans SPIE Medical Imaging, sous la direction de Andrzej Krol et Barjor Gimi. SPIE, 2017. http://dx.doi.org/10.1117/12.2254195.
Texte intégralSaleh, Ahmad, Rozana Sukaik et Samy S. Abu-Naser. « Brain Tumor Classification Using Deep Learning ». Dans 2020 International Conference on Assistive and Rehabilitation Technologies (iCareTech). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icaretech49914.2020.00032.
Texte intégralChaitanya, Koganti, Kolisetty Sai Saran, Inapanurthi Swarupa et G. Jaya Lakshmi. « Brain Tumor Classification using DeepResidual Learning ». Dans 2022 6th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iciccs53718.2022.9787993.
Texte intégralRochmawati, Naim, Hanik Badriyah Hidayati, Yuni Yamasari, Wiyli Yustanti, I. Made Suartana, Agus Prihanto et Aditya Prapanca. « Brain Tumor Classification Using Transfer Learning ». Dans 2022 Fifth International Conference on Vocational Education and Electrical Engineering (ICVEE). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icvee57061.2022.9930403.
Texte intégralSimon, Eliott, et Alexia Briassouli. « Vision Transformers for Brain Tumor Classification ». Dans 9th International Conference on Bioimaging. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2022. http://dx.doi.org/10.5220/0010834300003123.
Texte intégralVenkata Subbarao, M., G. Challa Ram, D. Girish Kumar et Sudheer Kumar Terlapu. « Brain Tumor Classification using Ensemble Classifiers ». Dans 2022 International Conference on Electronics and Renewable Systems (ICEARS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icears53579.2022.9752177.
Texte intégralSorte, Ashish, Ruchita Sathe, Shubham Yadav et Chitra Bhole. « Brain Tumor Classification using Deep Learning ». Dans 2022 5th International Conference on Advances in Science and Technology (ICAST). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icast55766.2022.10039550.
Texte intégralShaji, Thejus, K. Ravi, E. Vignesh et A. Sinduja. « Brain Tumor Segmentation Using Modified Double U-Net Architecture ». Dans International Research Conference on IOT, Cloud and Data Science. Switzerland : Trans Tech Publications Ltd, 2023. http://dx.doi.org/10.4028/p-52096g.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR"
Hedyehzadeh, Mohammadreza, Shadi Yoosefian, Dezfuli Nezhad et Naser Safdarian. Evaluation of Conventional Machine Learning Methods for Brain Tumour Type Classification. "Prof. Marin Drinov" Publishing House of Bulgarian Academy of Sciences, juin 2020. http://dx.doi.org/10.7546/crabs.2020.06.14.
Texte intégralAnantharajan, Shenbagarajan, et Shenbagalakshmi Gunasekaran. Detection and Classification of MRI Brain Tumour Using GLCM and Enhanced K-NN. "Prof. Marin Drinov" Publishing House of Bulgarian Academy of Sciences, février 2021. http://dx.doi.org/10.7546/crabs.2021.02.13.
Texte intégralArun, Ramaiah, et Shanmugasundaram Singaravelan. Classification of Brain Tumour in Magnetic Resonance Images Using Hybrid Kernel Based Support Vector Machine. "Prof. Marin Drinov" Publishing House of Bulgarian Academy of Sciences, octobre 2019. http://dx.doi.org/10.7546/crabs.2019.10.12.
Texte intégralLaramore, G. E., B. R. Griffin et A. Spence. American brain tumor patients treated with BNCT in Japan. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), novembre 1995. http://dx.doi.org/10.2172/421335.
Texte intégralLojzim, Joshua Michael, et Marcus Fries. Brain Tumor Segmentation Using Morphological Processing and the Discrete Wavelet Transform. Journal of Young Investigators, août 2017. http://dx.doi.org/10.22186/jyi.33.3.55-62.
Texte intégralMajewska, Anna, et Edward B. Brown. The Influence of Neuronal Activity on Breast Tumor Metastasis to the Brain. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada502596.
Texte intégralMajewska, Anna K., et Edward B. Brown. The Influence of Neuronal Activity on Breast Tumor Metastasis to the Brain. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 2009. http://dx.doi.org/10.21236/ada513293.
Texte intégralLi, Xiao-Nan. Harnessing Autopsied DIPG Tumor Tissues for Orthotopic Xenograft Model Development in the Brain Stems of SCID Mice. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada568355.
Texte intégralPhillips, Peter C. Early Detection of NF1 Brain Tumor Growth and Treatment Response by MRI, MRS and PET in a Trial of Novel Antitumor Drugs. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 1997. http://dx.doi.org/10.21236/ada376214.
Texte intégralTian, Cong, Jianlong Shu, Wenhui Shao, Zhengxin Zhou, Huayang Guo et Jingang Wang. The efficacy and safety of IL Inhibitors, TNF-α Inhibitors, and JAK Inhibitor on ankylosing spondylitis : A Bayesian network meta-analysis of a “randomized, double-blind, placebo-controlled” trials. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, septembre 2022. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2022.9.0117.
Texte intégral