Leukämie-Krebs-Klassifizierung durch maschinelles Lernen - Degadwala, Sheshang;Patel, Shivani
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Leukämie Regionen bestellt auch welche myelogenen (auch genannt myeloischen) oder weiße Blutplättchen abhängig von dieser Art für weiße Blutplättchen Regionen beeinflusst. Leukämie passieren, wenn das Knochenmark produziert jugendliche weiße Zellen, Darüber hinaus Leukämie passieren, wenn das Knochenmark produziert ausgewachsene Telefone. ALL Might Zusätzlich eine Struktur der spongiösen "um, dass diese Knochenmark macht übermäßig schrecklich große Zahlen jugendlichen Lymphozyten (eine vernünftige weiße Blutkörperchen). Bedrohliche Wachstumskrankheit könnte möglicherweise eine Auswirkung…mehr

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Produktbeschreibung
Leukämie Regionen bestellt auch welche myelogenen (auch genannt myeloischen) oder weiße Blutplättchen abhängig von dieser Art für weiße Blutplättchen Regionen beeinflusst. Leukämie passieren, wenn das Knochenmark produziert jugendliche weiße Zellen, Darüber hinaus Leukämie passieren, wenn das Knochenmark produziert ausgewachsene Telefone. ALL Might Zusätzlich eine Struktur der spongiösen "um, dass diese Knochenmark macht übermäßig schrecklich große Zahlen jugendlichen Lymphozyten (eine vernünftige weiße Blutkörperchen). Bedrohliche Wachstumskrankheit könnte möglicherweise eine Auswirkung wollen in RBC, WBC, und Blutplättchen suchen. Jedes letzte Bit ist der größte Teil gemeinsamen Platz entlang der Kindheit, mit einer Top-Häufigkeit bei 2-5 eine beträchtliche Länge der Zeit veraltet und wiederum top über das Erwachsenenalter geclincht. Hier ist Kohorte programmiert Division System, dass die Verwendung von Zwei-Farben-Rahmen, was mehr ist die Gruppierung Berechnung K-means ist. Die arrangierte Ansatz ist um 3public Bild Datenbanken für völlig völlig unterschiedliche Aspekte bewertet Darüber hinaus Ausführung Maßnahmen: Genauigkeit, Spezifität, Affektivität Darüber hinaus Kappa Liste.
Autorenporträt
Dr. Sheshang D. Degadwala arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor und Leiter der Abteilung für Computertechnik am Sigma Institute of Engineering in Vadodara. Seine Forschungsschwerpunkte sind Bildverarbeitung, Computer Vision, Informationssicherheit, Rechentheorie und Data Mining. Er ist außerdem Microsoft-zertifiziert in Python-Programmierung und Excel.