DETECTION OF COVID-19 USING X-RAY IMAGES BY MACHINE LEARNING / (Kayıt no. 289782)
[ düz görünüm ]
| 000 -BAŞLIK | |
|---|---|
| Sabit Uzunluktaki Kontrol Alanı | 02599nam a22003257a 4500 |
| 003 - KONTROL NUMARASI KİMLİĞİ | |
| Kontrol Alanı | KOHA |
| 005 - EN SON İŞLEM TARİHİ ve ZAMANI | |
| Kontrol Alanı | 20230419105638.0 |
| 008 - SABİT UZUNLUKTAKİ VERİ ÖGELERİ - GENEL BİLGİ | |
| Sabit Alan | 230217d2022 cy ||||| m||| 00| 0 eng d |
| 040 ## - KATALOGLAMA KAYNAĞI | |
| Özgün Kataloglama Kurumu | CY-NiCIU |
| Kataloglama Dili | eng |
| Çeviri Kurumu | CY-NiCIU |
| Açıklama Kuralları | rda |
| 041 ## - DİL KODU | |
| Metin ya da ses kaydının dil kodu | eng |
| 090 ## - Yerel Tasnif No | |
| tasnif no | YL 2692 |
| Cutter no | O44 2022 |
| 100 1# - KİŞİ ADI | |
| Yazar Adı (Kişi adı) | Odeh, Osama Noor Aldeen Ibrahim |
| 245 10 - ESER ADI BİLDİRİMİ | |
| Başlık | DETECTION OF COVID-19 USING X-RAY IMAGES BY MACHINE LEARNING / |
| Sorumluluk Bildirimi | OSAMA NOOR ALDEEN IBRAHIM ODEH; SUPERVISOR: ASST. PROF. DR. Ali IŞIN |
| 264 ## - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE | |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice | 2022 |
| 300 ## - FİZİKSEL TANIMLAMA | |
| Sayfa, Cilt vb. | 61 sheets; |
| Boyutları | 31 cm. |
| Birlikteki Materyal | Includes CD |
| 336 ## - CONTENT TYPE | |
| Source | rdacontent |
| Content type term | text |
| Content type code | txt |
| 337 ## - MEDIA TYPE | |
| Source | rdamedia |
| Media type term | unmediated |
| Media type code | n |
| 338 ## - CARRIER TYPE | |
| Source | rdacarrier |
| Carrier type term | volume |
| Carrier type code | nc |
| 502 ## - TEZ NOTU | |
| Tez Notu | Thesis (MSc) - Cyprus International University. Institute of Graduate Studies and Research Bioengineering Department |
| 504 ## - BİBLİYOGRAFİ NOTU | |
| Bibliyografi Notu | Includes bibliography (sheets 57-61) |
| 520 ## - ÖZET NOTU | |
| Özet notu | ABSTRACT<br/><br/>The COVID-19 epidemic is rapidly spreading over the globe, infecting significant numbers of individuals in a short period. Trends aren't yet apparent, but some studies suggest that this issue will continue through 2024. Machine learning models trained on medical pictures perform better using these methods and approaches. These techniques have been developed over the past two decades to increase the quality of images and improve machine learning models' performance. It has become necessary to use computer-aided diagnosis to reliably and quickly detect coronavirus disease (COVID-19) during a pandemic to alleviate pressure on the healthcare system. Chest X-ray imaging has several advantages over conventional imaging and detection methods. Numerous studies have been conducted on COVID-19 identification from various original X-ray pictures (Rahman et al., 2021). However, no studies have examined image impact on detecting COVID-19 in large datasets. AI can address issues such as a lack of RT-PCR test kits, high test costs, and lengthy wait times for test results. As a result, enhancing an image, it's important not to modify the data in any way of percent accuracy rate. Finally, patients will frequently need to be assessed in short periods by a small number of doctors with limited resources..<br/> |
| 650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ | |
| Konusal terim veya coğrafi ad | Artificial intelligence |
| Alt başlık biçimi | Dissertations, Academic |
| 650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ | |
| Konusal terim veya coğrafi ad | Covid-19 (Diseases) |
| Alt başlık biçimi | Dissertations, Academic |
| 650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ | |
| Konusal terim veya coğrafi ad | X-rays |
| Alt başlık biçimi | Dissertations, Academic |
| 650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ | |
| Konusal terim veya coğrafi ad | Machine learning |
| Alt başlık biçimi | Dissertations, Academic |
| 650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ | |
| Konusal terim veya coğrafi ad | Deep learning (Machine learning) |
| Alt başlık biçimi | Dissertations, Academic |
| 700 1# - EK GİRİŞ - KİŞİ ADI | |
| Yazar Adı (Kişi adı) | Işın, Ali |
| İlişkili Terim | supervisor |
| 942 ## - EK GİRİŞ ÖGELERİ (KOHA) | |
| Sınıflama Kaynağı | Dewey Onlu Sınıflama Sistemi |
| Materyal Türü | Thesis |
| Geri Çekilme Durumu | Kayıp Durumu | Sınıflandırma Kaynağı | Kredi için değil | Koleksiyon Kodu | Kalıcı Konum | Mevcut Konum | Raf Yeri | Kayıt Tarih | Source of acquisition | Yer Numarası | Demirbaş Numarası | Son Görülme Tarihi | Fatura Tarihi | Materyal Türü | Genel / Bağış Notu |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dewey Onlu Sınıflama Sistemi | Tez Koleksiyonu | CIU LIBRARY | CIU LIBRARY | Tez Koleksiyonu | 17.02.2023 | Bağış | YL 2692 O44 2022 | T3021 | 17.02.2023 | 17.02.2023 | Thesis | Bioengineering Department | |||
| Dewey Onlu Sınıflama Sistemi | CIU LIBRARY | CIU LIBRARY | Görsel İşitsel | 17.02.2023 | Bağış | YL 2692 O44 2022 | CDT3021 | 17.02.2023 | 17.02.2023 | Suppl. CD | Bioengineering Department |