Thyroid Disorder Prediction Using Spectroscopy Based on Machine Learning
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 10
Заказывая «Thyroid Disorder Prediction Using Spectroscopy Based on Machine Learning» данное изделие из «E-бизнес» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Прогнозування захворювань щитовидної залози за допомогою спектроскопії на основі машинного навчання
- Автор: Raghuraman, M T
- Видавець: Vikatan Publishing Solutions
- Дата випуску: 2023-03-29
- Кількість сторінок: 134
- Розміри: 15,2 x 0,7 x 22.9
- Мова: англійська: опубліковано; англійська: мова оригіналу; Англійська
- ISBN: 9786817617921
Захворювання щитовидної залози є одними з найпоширеніших ендокринних захворювань, які вражають мільйони людей у всьому світі. Раннє виявлення захворювань щитовидної залози має важливе значення для ефективного лікування та контролю стану. Зараз лабораторні тести використовуються для діагностики захворювань щитовидної залози, але ці тести можуть бути трудомісткими та дорогими. В останні роки зростає інтерес до використання спектроскопії та машинного навчання для прогнозування захворювань щитовидної залози. Спектроскопія є потужним інструментом для аналізу біологічних зразків. Він передбачає вимірювання взаємодії між світлом і речовиною, що дозволяє ідентифікувати та кількісно визначити різні хімічні сполуки. За допомогою спектроскопії можна виявити зміни в біохімічному складі біологічних тканин, які можуть свідчити про порушення щитовидної залози. Машинне навчання — це підгалузь штучного інтелекту, яка передбачає розробку алгоритмів, які можуть навчатися на основі даних. Алгоритми машинного навчання можна навчити розпізнавати закономірності в спектроскопічних даних, пов’язаних із захворюваннями щитовидної залози. Після навчання ці алгоритми можна використовувати для прогнозування ймовірності захворювання щитовидної залози у пацієнта на основі їхніх спектроскопічних даних. Кілька досліджень досліджували використання спектроскопії та машинного навчання для прогнозування захворювань щитовидної залози. В одному дослідженні використовувалася ближня інфрачервона (NIR) спектроскопія для аналізу щитовидної залози пацієнтів із захворюваннями щитовидної залози. Дослідження показало, що NIR-спектроскопія може точно відрізнити здорову тканину щитовидної залози від тканини з її порушеннями. Інше дослідження використовувало раманівську спектроскопію для аналізу крові пацієнтів із захворюваннями щитовидної залози. Дослідження показало, що раманівська спектроскопія може точно відрізнити зразки здорової крові від зразків крові пацієнтів із захворюваннями щитовидної залози. Дослідження також виявило, що алгоритми машинного навчання можна використовувати для прогнозування наявності захворювань щитовидної залози на основі даних раманівської спектроскопії.