Articles de revues sur le sujet « CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
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 intégralSonawane, Sumedh, Sujit Banne, Aditya Bhor et Parag Barhate. « Brain Tumor Classification using CNN ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 1526–28. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41560.
Texte intégralDave, Himank, Nikhil Kant, Nishank Dave et Divya Ghorui. « BRAIN TUMOR CLASSIFICATION USING DEEP LEARNING ». International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 6, no 7 (1 novembre 2021) : 227–38. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2021.v06i07.037.
Texte intégralAkbani, Sufiyan Salim, Adeeba Naaz, Nazish Kausar et Prof Abdul Razzaque. « Brain Tumor Detection Using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 573–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41321.
Texte intégralGanesh, R., et Dr R. Sivakumar. « Diagnosis of Brain Tumor Using Artificial Neural Network ». International Academic Journal of Innovative Research 8, no 1 (20 décembre 2021) : 06–10. http://dx.doi.org/10.9756/iajir/v8i1/iajir0802.
Texte intégralSeetha, J., et S. Selvakumar Raja. « Brain Tumor Classification Using Convolutional Neural Networks ». Biomedical and Pharmacology Journal 11, no 3 (19 septembre 2018) : 1457–61. http://dx.doi.org/10.13005/bpj/1511.
Texte intégralKhan, Farhana, Shahnawaz Ayoub, Yonis Gulzar, Muneer Majid, Faheem Ahmad Reegu, Mohammad Shuaib Mir, Arjumand Bano Soomro et Osman Elwasila. « MRI-Based Effective Ensemble Frameworks for Predicting Human Brain Tumor ». Journal of Imaging 9, no 8 (16 août 2023) : 163. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9080163.
Texte intégralNayak, Dillip Ranjan, Neelamadhab Padhy, Pradeep Kumar Mallick, Mikhail Zymbler et Sachin Kumar. « Brain Tumor Classification Using Dense Efficient-Net ». Axioms 11, no 1 (17 janvier 2022) : 34. http://dx.doi.org/10.3390/axioms11010034.
Texte intégralTazeen, Tasmiya, et Mrinal Sarvagya. « Brain Tumor Segmentation and Classification using Multiple Feature Extraction and Convolutional Neural Networks ». International Journal of Engineering and Advanced Technology 10, no 6 (30 août 2021) : 23–27. http://dx.doi.org/10.35940/ijeat.f2948.0810621.
Texte intégralKutlu et Avcı. « A Novel Method for Classifying Liver and Brain Tumors Using Convolutional Neural Networks, Discrete Wavelet Transform and Long Short-Term Memory Networks ». Sensors 19, no 9 (28 avril 2019) : 1992. http://dx.doi.org/10.3390/s19091992.
Texte intégralKhan, Abdul Hannan, Sagheer Abbas, Muhammad Adnan Khan, Umer Farooq, Wasim Ahmad Khan, Shahan Yamin Siddiqui et Aiesha Ahmad. « Intelligent Model for Brain Tumor Identification Using Deep Learning ». Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2022 (21 janvier 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8104054.
Texte intégralHaq, Ejaz Ul, Huang Jianjun, Xu Huarong, Kang Li et Lifen Weng. « A Hybrid Approach Based on Deep CNN and Machine Learning Classifiers for the Tumor Segmentation and Classification in Brain MRI ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (8 août 2022) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6446680.
Texte intégralAl-Zoghby, Aya M., Esraa Mohamed K. Al-Awadly, Ahmad Moawad, Noura Yehia et Ahmed Ismail Ebada. « Dual Deep CNN for Tumor Brain Classification ». Diagnostics 13, no 12 (13 juin 2023) : 2050. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13122050.
Texte intégralChowdhury, Asmita. « Improved Accuracy of Brain Tumor Detection Using VGG16 ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 10 (31 octobre 2022) : 856–62. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.47056.
Texte intégralMalarvizhi, A. B., A. Mofika, M. Monapreetha et A. M. Arunnagiri. « Brain tumour classification using machine learning algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 2318, no 1 (1 août 2022) : 012042. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2318/1/012042.
Texte intégralAnitha, R., K. Sundaramoorthy, D. Suseela, T. Suganya Thevi, S. Selvi et Mohammad Aljanabi. « Naïve Bayesian Classification Based Glioma Brain Tumor Segmentation Using Grey Level Co-occurrence Matrix Method ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 4s (5 mai 2023) : 203–8. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i4s.6529.
Texte intégralTrembath, Dimitri, Christopher Ryan Miller et Arie Perry. « Gray Zones in Brain Tumor Classification ». Advances in Anatomic Pathology 15, no 5 (septembre 2008) : 287–97. http://dx.doi.org/10.1097/pap.0b013e3181836a03.
Texte intégralSaeed, Maryam, Irfan Ahmed Halepoto, Sania Khaskheli et Mehak Bushra. « Optimization and efficiency analysis of deep learning based brain tumor detection ». Mehran University Research Journal of Engineering and Technology 42, no 2 (3 avril 2023) : 188. http://dx.doi.org/10.22581/muet1982.2302.19.
Texte intégralBhavani, Mrs R., et Dr K. Vasanth. « Classification of brain tumor using a multistage approach based on RELM and MLBP ». EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology 8, no 4 (13 mars 2023) : e4. http://dx.doi.org/10.4108/eetpht.v8i4.3082.
Texte intégralMhaske, Supriya A., et M. L. Dhore. « Brain Tumor Classification Using Machine Learning Mixed Approach ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 8 (31 août 2022) : 1225–30. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.45533.
Texte intégralNayeem, Md Abid Hasan, Mehedi Hasan Shakil, Sadia Afrin, Sadah Anjum Shanto, Shadia Jahan Mumu et Md Mahmudul Hasan Shanto. « A Deep Learning Based Classification Model for the Detection of Brain Tumor using MRI ». International Journal of Research and Innovation in Applied Science 07, no 09 (2022) : 37–42. http://dx.doi.org/10.51584/ijrias.2022.7904.
Texte intégralTiwari, Pallavi, Bhaskar Pant, Mahmoud M. Elarabawy, Mohammed Abd-Elnaby, Noor Mohd, Gaurav Dhiman et Subhash Sharma. « CNN Based Multiclass Brain Tumor Detection Using Medical Imaging ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (21 juin 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1830010.
Texte intégralSridhar, S. R., M. Akila et R. Asokan. « Convolutional Gated Recurrent Neural Network Based Automatic Detection and Classification of Brain Tumor using Magnetic Resonance Imaging ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 2s (31 décembre 2022) : 186–93. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i2s.5927.
Texte intégralC., Narasimha. « Chaotic Biogeography Rider-Based Neural Network for Brain Tumor Classification Using MRI Images ». Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 12, SP3 (28 février 2020) : 701–19. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v12sp3/20201309.
Texte intégralEeshwaroju, Sreenivas, et Praveena Jakula. « Performance Analysis of Deep Belief Neural Network for Brain Tumor Classification ». Journal of Computational Science and Intelligent Technologies 1, no 3 (2020) : 29–34. http://dx.doi.org/10.53409/mnaa.jcsit20201305.
Texte intégralShirgan, Dr S. S., et Kanchan Waghmare. « A REVIEW ON PREDICTIVE BASED BRAIN TUMOR DETECTION TECHNIQUES ». International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 7, no 5 (1 septembre 2022) : 123–25. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2022.v07i05.022.
Texte intégralAkila, V., P. K. Abhilash, P. Bala Venakata Satya Phanindra, J. Pavan Kumar et A. Kavitha. « Brain Tumors Classification System Using Convolutional Recurrent Neural Network ». E3S Web of Conferences 309 (2021) : 01075. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202130901075.
Texte intégralQodri, Krisna Nuresa, Indah Soesanti et Hanung Adi Nugroho. « Image Analysis for MRI-Based Brain Tumor Classification Using Deep Learning ». IJITEE (International Journal of Information Technology and Electrical Engineering) 5, no 1 (18 juin 2021) : 21. http://dx.doi.org/10.22146/ijitee.62663.
Texte intégralRoobini, M. S., T. V. L. Bharathi, T. Aishwaya Sailaja, M. Lakshmi, Anitha Ponraj et D. Deepa. « Predicting Physico-Chemical Characteristics of Brain Tumour ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, no 8 (1 août 2020) : 3473–77. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9213.
Texte intégralMahmoud, Amena, Nancy Awadallah Awad, Najah Alsubaie, Syed Immamul Ansarullah, Mohammed S. Alqahtani, Mohamed Abbas, Mohammed Usman, Ben Othman Soufiene et Abeer Saber. « Advanced Deep Learning Approaches for Accurate Brain Tumor Classification in Medical Imaging ». Symmetry 15, no 3 (22 février 2023) : 571. http://dx.doi.org/10.3390/sym15030571.
Texte intégralTAM, Akshaya, PrasanthiSreeja P, J. Jayashankari, Aezeden Mohamed, Sodikova Iroda et V. Vijayan. « Identification of Brain Tumor on Mri images with and without Segmentation using DL Techniques ». E3S Web of Conferences 399 (2023) : 04049. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339904049.
Texte intégralFaraz, Nuzhat, Bushra Naz et Sheraz Memon. « Data Mining Approach for Detection and Classification of Brain Tumor ». Mehran University Research Journal of Engineering and Technology 41, no 1 (1 janvier 2022) : 53–64. http://dx.doi.org/10.22581/muet1982.2201.06.
Texte intégralAninditha, Tiara. « Adults brain tumor in Cipto Mangunkusumo General Hospital : A descriptive epidemiology ». Romanian Journal of Neurology 20, no 4 (31 décembre 2021) : 480–84. http://dx.doi.org/10.37897/rjn.2021.4.13.
Texte intégralVadivel, M., et R. Ganesan. « Design and Development of 3D Brain MRI System Using Deep Neural Networks ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, no 10 (1 octobre 2021) : 2653–59. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3855.
Texte intégralSaikat Sundar Pal, Prithwish Raymahapatra, Soumyadeep Paul, Sajal Dolui, Avijit Kumar Chaudhuri et Sulekha Das. « A Novel Brain Tumor Classification Model Using Machine Learning Techniques ». international journal of engineering technology and management sciences 7, no 2 (2023) : 87–98. http://dx.doi.org/10.46647/ijetms.2023.v07i02.011.
Texte intégralShiny, K. V., et N. Sugitha. « Effective Brain Tumor Classification on MRI Using Deep Belief-convolutional Neural Network with Pixel Change Detection based on Pixel Mapping Technique ». Webology 18, Special Issue 05 (8 décembre 2021) : 1096–117. http://dx.doi.org/10.14704/web/v18si05/web18288.
Texte intégralKumar, Azad. « A Review on Automatic Brain Tumor Classification from MRI Imaging ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 5012–19. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.52774.
Texte intégralRasheed, Zahid, Yong-Kui Ma, Inam Ullah, Tamara Al Shloul, Ahsan Bin Tufail, Yazeed Yasin Ghadi, Muhammad Zubair Khan et Heba G. Mohamed. « Automated Classification of Brain Tumors from Magnetic Resonance Imaging Using Deep Learning ». Brain Sciences 13, no 4 (1 avril 2023) : 602. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13040602.
Texte intégralPurnama Wibowo, Muhammad Aji, Muhammad Bima Al Fayyadl, Yufis Azhar et Zamah Sari. « Classification of Brain Tumors on MRI Images Using Convolutional Neural Network Model EfficientNet ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 6, no 4 (22 août 2022) : 538–47. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v6i4.4119.
Texte intégralKumar, Parasa Rishi, Kavya Bonthu, Boyapati Meghana, Koneru Suvarna Vani et Prasun Chakrabarti. « Multi-class Brain Tumor Classification and Segmentation using Hybrid Deep Learning Network Model ». Scalable Computing : Practice and Experience 24, no 1 (19 avril 2023) : 69–80. http://dx.doi.org/10.12694/scpe.v24i1.2088.
Texte intégralSharma, Arpit Kumar, Amita Nandal, Arvind Dhaka et Arpana Sinhal. « A Novel Brain Tumor Classification Algorithm using SVM Classifier ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 12, no 11 (1 novembre 2022) : 175–82. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae1122_19.
Texte intégral