DEEP LEARNING APPROACH USING CNN MODELS TOWARDS EFFECTUAL TREATMENT OF PARKINSON DISEASE / (Kayıt no. 290578)

MARC ayrıntıları
000 -BAŞLIK
Sabit Uzunluktaki Kontrol Alanı 02820nam a22003017a 4500
003 - KONTROL NUMARASI KİMLİĞİ
Kontrol Alanı KOHA
005 - EN SON İŞLEM TARİHİ ve ZAMANI
Kontrol Alanı 20230713105946.0
008 - SABİT UZUNLUKTAKİ VERİ ÖGELERİ - GENEL BİLGİ
Sabit Alan 230713d2023 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 2931
Cutter no A48 2023
100 1# - KİŞİ ADI
Yazar Adı (Kişi adı) Agunta, Wisdom Chigozie
245 10 - ESER ADI BİLDİRİMİ
Başlık DEEP LEARNING APPROACH USING CNN MODELS TOWARDS EFFECTUAL TREATMENT OF PARKINSON DISEASE /
Sorumluluk Bildirimi WISDOM CHIGOZIE AGUNTA SUPERVISOR ASSOC. PROF. DR. HÜSEYIN ÖZTOPRAK
264 ## - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2023
300 ## - FİZİKSEL TANIMLAMA
Sayfa, Cilt vb. xiii, 65 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 Information Technologies Department
504 ## - BİBLİYOGRAFİ NOTU
Bibliyografi Notu Includes bibliography (sheets 60-65)
520 ## - ÖZET NOTU
Özet notu ABSTRACT<br/>This thesis proposal aims to explore the potential of utilizing convolutional neural <br/>network, in particular, deep learning techniques (CNN) models, to improve the <br/>efficacy of treatment options for individuals diagnosed with Parkinson's Disease (PD). <br/>The proposed research will focus on developing and evaluating advanced CNN models <br/>that can accurately predict the progression of PD and assist in the selection of <br/>personalized treatment options. A comprehensive dataset of imaging and clinical data <br/>from individuals with PD will be collected and used to train and evaluate the <br/>performance of the proposed CNN models. The proposed research will also investigate <br/>the incorporation of state-of-the-art CNN architectures such as MobileNet_v2 to <br/>enhance the capabilities of the models in accurately predicting PD progression. <br/>Accuracy, precision, recall, and F1 score will be used to objectively assess the models' <br/>performance. The results will then be studied to ascertain whether CNN models have <br/>the potential to enhance PD treatment options. The results of this investigation will <br/>have important ramifications for the development of more accurate and personalized <br/>treatment options for PD and will contribute to the ongoing efforts to improve the <br/>management and treatment of this debilitating disorder. <br/>Keywords: Clinical data, CNN models, Deep learning, Development, Effectual, <br/>Imaging data, Implications, Management, MobileNet, MobileNet_v2, Ongoing <br/>efforts, Personalized medicine, Personalized treatment, Parkinson's disease, <br/>Progression prediction, Treatment.
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Deep learning (Machine learning)
Alt başlık biçimi Dissertations, Academic
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Precision medicine
Alt başlık biçimi Dissertations, Academic
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Therapeutics
Alt başlık biçimi Dissertations, Academic
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Parkinson's disease
Alt başlık biçimi Dissertations, Academic
700 1# - EK GİRİŞ - KİŞİ ADI
Yazar Adı (Kişi adı) Öztoprak, Hüseyin
İlişkili Terim supervisor
942 ## - EK GİRİŞ ÖGELERİ (KOHA)
Sınıflama Kaynağı Dewey Onlu Sınıflama Sistemi
Materyal Türü Thesis
Mevcut
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 13.07.2023 Bağış YL 2931 A48 2023 T3289 13.07.2023 13.07.2023 Thesis Information Technologies Department
    Dewey Onlu Sınıflama Sistemi     CIU LIBRARY CIU LIBRARY Görsel İşitsel 13.07.2023 Bağış YL 2931 A48 2023 CDT3289 13.07.2023 13.07.2023 Suppl. CD Information Technologies Department
Araştırmaya Başlarken  
  Sıkça Sorulan Sorular