Bücher von Nagababu Garigipati

Il cancro al seno è il tipo di tumore più comune nelle donne. Quando i tumori vengono individuati precocemente, spesso possono essere curati. Esistono alcuni dispositivi che rilevano il tumore al seno, ma molte volte danno luogo a falsi positivi, che portano le pazienti a sottoporsi a interventi chirurgici dolorosi e costosi che non erano nemmeno necessari. Questo tipo di tumori, chiamati benigni, non richiedono interventi chirurgici e possiamo ridurre questi interventi inutili utilizzando il Machine Learning. Prendiamo un set di dati di precedenti pazienti con cancro al seno e addestriamo il modello per prevedere se il cancro è benigno o maligno. L'obiettivo di queste previsioni è assegnare le pazienti a un gruppo benigno, non canceroso, o a un gruppo maligno, canceroso. Queste previsioni aiuteranno i medici a intervenire solo quando il cancro è maligno, riducendo così gli interventi chirurgici non necessari per la donna.

Le cancer du sein est le type de cancer le plus fréquent chez les femmes. Lorsqu'il est détecté à un stade précoce, il peut souvent être guéri. Il existe des appareils qui détectent le cancer du sein, mais ils donnent souvent des résultats faussement positifs, ce qui conduit les patientes à subir des opérations douloureuses et coûteuses qui n'étaient même pas nécessaires. Ce type de cancer est dit bénin et ne nécessite pas d'intervention chirurgicale. Nous pouvons réduire le nombre d'interventions chirurgicales inutiles en utilisant l'apprentissage automatique. Nous prenons un ensemble de données de patientes ayant déjà souffert d'un cancer du sein et nous entraînons le modèle à prédire si le cancer est bénin ou malin. L'objectif de ces prédictions est d'affecter les patientes soit à un groupe bénin non cancéreux, soit à un groupe malin cancéreux. Ces prédictions aideront les médecins à n'opérer que lorsque le cancer est malin, réduisant ainsi le nombre d'interventions chirurgicales inutiles pour les femmes.

Rak molochnoj zhelezy qwlqetsq naibolee rasprostranennym widom raka u zhenschin. Kogda rak obnaruzhiwaetsq na rannej stadii, ego chasto udaetsq wylechit'. Suschestwuüt pribory, pozwolqüschie obnaruzhit' rak molochnoj zhelezy, odnako wo mnogih sluchaqh oni daüt lozhnopolozhitel'nye rezul'taty, w rezul'tate chego pacientki podwergaütsq boleznennym i dorogostoqschim operaciqm, w kotoryh ne bylo nikakoj neobhodimosti. Takie widy raka nazywaütsq dobrokachestwennymi, ne trebuüschimi hirurgicheskogo wmeshatel'stwa, i my mozhem umen'shit' kolichestwo takih nenuzhnyh operacij s pomosch'ü mashinnogo obucheniq. My berem nabor dannyh predyduschih pacientow s rakom molochnoj zhelezy i obuchaem model', chtoby predskazat', qwlqetsq li rak dobrokachestwennym ili zlokachestwennym. Cel' ätih prognozow - otnesti pacientok libo k gruppe dobrokachestwennyh nerakowyh zabolewanij, libo k gruppe zlokachestwennyh rakowyh zabolewanij. Jeti prognozy pomogut wracham prowodit' operacii tol'ko w teh sluchaqh, kogda rak qwlqetsq zlokachestwennym, chto pozwolit sokratit' kolichestwo nenuzhnyh operacij dlq zhenschin.

Brustkrebs ist die häufigste Krebsart bei Frauen. Wenn Krebs frühzeitig erkannt wird, kann er oft geheilt werden. Es gibt einige Geräte, die Brustkrebs erkennen, aber oft führen sie zu falsch-positiven Ergebnissen, was dazu führt, dass sich die Patientinnen schmerzhaften und teuren Operationen unterziehen müssen, die gar nicht nötig wären. Diese Art von Krebs wird als gutartig bezeichnet und erfordert keine Operationen, und wir können diese unnötigen Operationen mit Hilfe des maschinellen Lernens reduzieren. Wir nehmen einen Datensatz von früheren Brustkrebspatientinnen und trainieren das Modell, um vorherzusagen, ob der Krebs gutartig oder bösartig ist. Das Ziel dieser Vorhersagen ist es, die Patientinnen entweder einer gutartigen Gruppe zuzuordnen, die keinen Krebs hat, oder einer bösartigen Gruppe, die Krebs hat. Diese Vorhersagen werden den Ärzten helfen, nur dann zu operieren, wenn der Krebs bösartig ist, und so die Zahl der unnötigen Operationen für die Frau zu verringern.

El cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente en las mujeres. Cuando el cáncer se detecta precozmente, a menudo puede curarse. Existen algunos dispositivos que detectan el cáncer de mama, pero muchas veces dan lugar a falsos positivos, lo que hace que las pacientes se sometan a cirugías dolorosas y costosas que ni siquiera eran necesarias. Este tipo de cánceres se denominan benignos, que no requieren cirugías, y podemos reducir estas cirugías innecesarias utilizando Machine Learning. Tomamos un conjunto de datos de pacientes con cáncer de mama y entrenamos el modelo para predecir si el cáncer es benigno o maligno. El objetivo de estas predicciones es asignar a las pacientes a un grupo benigno, es decir, no canceroso, o a un grupo maligno, es decir, canceroso. Estas predicciones ayudarán a los médicos a operar sólo cuando el cáncer sea maligno, reduciendo así las intervenciones quirúrgicas innecesarias para la mujer.

Breast cancer is the most common type of cancer in women. When cancers are found early, they can often be cured. There are some devices that detect the breast cancer but many times they lead to false positives, which results in patients undergoing painful, expensive surgeries that were not even necessary. These type of cancers are called benign which do not require surgeries and we can reduce these unnecessary surgeries by using Machine Learning. We take a dataset of the previous breast cancer patients and train the model to predict whether the cancer is benign or malignant. The objective of these predictions is to assign patients to either a benign group that is noncancerous or a malignant group that is cancerous. These predictions will help doctors to do surgeries only when the cancer is malignant, thus reducing the unnecessary surgeries for woman.

Las enfermedades hereditarias de la retina (IRD, por sus siglas en inglés) representan una causa importante de déficits visuales graves en los niños. Con frecuencia son causa de ceguera en la infancia en Economías de Mercado Establecidas (1/3000 individuos). Las IRD se pueden dividir en enfermedades de la retina externa, a saber, degeneraciones de los fotorreceptores (p. ej., amaurosis congénita de Leber, retinitis pigmentaria, enfermedad de Stargardt, distrofia de conos, acromatopsia, cloridemia, etc.) y enfermedades de la retina interna, principalmente degeneración de las células ganglionares de la retina (p. ej., glaucoma congénito, atrofia óptica dominante, neuropatía óptica hereditaria de Leber).Este libro presenta un novedoso Sistema de apoyo a la decisión clínica (CDSS), basado en el aprendizaje automático mediante pupilometría cromática para apoyar el diagnóstico de enfermedades hereditarias de la retina en sujetos pediátricos. Se propone un enfoque que combina hardware y software: se utiliza un equipo médico dedicado (pupilómetro) con un sistema de soporte de decisiones de aprendizaje automático personalizado diseñado específicamente. Dos máquinas de vectores de soporte (SVM) distintas, una para cada ojo, clasifican las características extraídas de los datos pupilométricos. El CDSS diseñado se ha utilizado para el diagnóstico de Retinitis Pigmentosa en sujetos pediátricos.

Le malattie ereditarie della retina (IRD) rappresentano una causa significativa di gravi deficit visivi nei bambini. Sono frequentemente causa di cecità nell'infanzia nelle economie di mercato affermate (1/3000 individui). Le IRD possono essere suddivise in malattie della retina esterna, vale a dire degenerazioni dei fotorecettori (ad es. amaurosi congenita di Leber, retinite pigmentosa, malattia di Stargardt, distrofia dei coni, acromatopsia, cloridemia, ecc.) e malattie della retina interna, principalmente degenerazione delle cellule gangliari della retina (ad es. glaucoma congenito, atrofia ottica dominante, neuropatia ottica ereditaria di Leber).Questo libro presenta un nuovo sistema di supporto alle decisioni cliniche (CDSS), basato sull'apprendimento automatico che utilizza la pupillometria cromatica per supportare la diagnosi delle malattie retiniche ereditarie nei soggetti pediatrici. Viene proposto un approccio che combina hardware e software: un'apparecchiatura medica dedicata (pupillometro) viene utilizzata con un sistema di supporto decisionale di apprendimento automatico appositamente progettato. Due distinte Support Vector Machine (SVM), una per ciascun occhio, classificano le caratteristiche estratte dai dati pupillometrici. Il CDSS progettato è stato utilizzato per la diagnosi di retinite pigmentosa in soggetti pediatrici.

Les maladies héréditaires de la rétine (IRD) représentent une cause importante de déficits visuels sévères chez les enfants. Ils sont fréquemment la cause de la cécité chez l'enfant dans les économies de marché établies (1/3000 individus). Les IRD peuvent être divisées en maladies de la rétine externe, à savoir les dégénérescences des photorécepteurs (par exemple, l'amaurose congénitale de Leber, la rétinite pigmentaire, la maladie de Stargardt, la dystrophie des cônes, l'achromatopsie, la chloridémie, etc.) et les maladies de la rétine interne, principalement la dégénérescence des cellules ganglionnaires rétiniennes (par exemple, le glaucome congénital, l'atrophie optique dominante, la neuropathie optique héréditaire de Leber). Ce livre présente un nouveau système d'aide à la décision clinique (CDSS), basé sur l'apprentissage automatique utilisant la pupillométrie chromatique afin de soutenir le diagnostic des maladies rétiniennes héréditaires chez les sujets pédiatriques. Une approche combinant matériel et logiciel est proposée : un équipement médical dédié (pupillomètre) est utilisé avec un système d'aide à la décision d'apprentissage automatique spécialement conçu. Deux machines à vecteurs de support (SVM) distinctes, une pour chaque ¿il, classent les caractéristiques extraites des données pupillométriques. Le CDSS conçu a été utilisé pour le diagnostic de la rétinite pigmentaire chez les sujets pédiatriques.

Nasledstwennye zabolewaniq setchatki (IRS) predstawlqüt soboj ser'eznuü prichinu ser'eznogo deficita zreniq u detej. Oni chasto qwlqütsq prichinoj slepoty w detstwe w stranah s razwitoj rynochnoj äkonomikoj (1/3000 chelowek). IRZ mozhno razdelit' na zabolewaniq naruzhnoj setchatki, a imenno degeneraciü fotoreceptorow (naprimer, wrozhdennyj amawroz Lebera, pigmentnyj retinit, bolezn' Shtargardta, distrofiq kolbochek, ahromatopsiq, hloridemiq i t. d.), i zabolewaniq wnutrennej setchatki, w osnownom degeneraciq ganglioznyh kletok setchatki (naprimer, wrozhdennaq glaukoma, dominantnaq atrofiq zritel'nogo nerwa, nasledstwennaq opticheskaq nejropatiq Lebera). V ätoj knige predstawlena ¿¿nowaq sistema podderzhki prinqtiq klinicheskih reshenij (CDSS), osnowannaq na mashinnom obuchenii s ispol'zowaniem hromaticheskoj pupillometrii dlq podderzhki diagnostiki nasledstwennyh zabolewanij setchatki u detej. Predlagaetsq podhod, sochetaüschij apparatnoe i programmnoe obespechenie: special'noe medicinskoe oborudowanie (pupillometr) ispol'zuetsq so special'no razrabotannoj sistemoj podderzhki prinqtiq reshenij na osnowe mashinnogo obucheniq. Dwe raznye mashiny opornyh wektorow (SVM), po odnoj dlq kazhdogo glaza, klassificiruüt funkcii, izwlechennye iz pupillometricheskih dannyh. Razrabotannyj CDSS ispol'zowalsq dlq diagnostiki pigmentnogo retinita u detej.

Doenças hereditárias da retina (IRDs) representam uma causa significativa de déficits visuais graves em crianças. Frequentemente são causa de cegueira na infância em economias de mercado estabelecidas (1/3000 indivíduos). IRDs podem ser divididos em doenças da retina externa, nomeadamente degenerações de fotorreceptores (por exemplo, Amaurose Congênita de Leber, Retinite Pigmentosa, doença de Stargardt, Distrofia Cone, Acromatopsia, Cloridemia, etc.)Este livro apresenta um novo Sistema de Apoio à Decisão Clínica (CDSS), baseado em Aprendizado de Máquina usando Pupilometria Cromática para apoiar o diagnóstico de doenças retinianas hereditárias em pacientes pediátricos. É proposta uma abordagem que combina hardware e software: um equipamento médico dedicado (pupilômetro) é usado com um sistema de suporte à decisão de aprendizado de máquina personalizado propositalmente projetado. Duas Support Vector Machines (SVMs) distintas, uma para cada olho, classificam as características extraídas dos dados pupilométricos. O CDSS projetado tem sido usado para diagnóstico de Retinite Pigmentosa em pacientes pediátricos.

Angeborene Netzhauterkrankungen (IRDs) stellen eine wesentliche Ursache für schwere Sehstörungen bei Kindern dar. Sie sind in etablierten Marktwirtschaften häufig die Ursache für Erblindung im Kindesalter (1/3000 Personen). IRDs können in Erkrankungen der äußeren Netzhaut, nämlich Degenerationen von Photorezeptoren (z. B. Leber-Kongenitale Amaurose, Retinitis Pigmentosa, Stargardt-Krankheit, Zapfendystrophie, Achromatopsie, Chloridämie usw.), und Erkrankungen der Inneren Netzhaut, hauptsächlich Degeneration der Ganglienzellen der Netzhaut (z. B. angeborenes Glaukom, dominante Optikusatrophie, Leber-hereditäre Optikusneuropathie), unterteilt werden.Dieses Buch stellt ein neuartiges Clinical Decision Support System (CDSS) vor, das auf maschinellem Lernen unter Verwendung der chromatischen Pupillometrie basiert, um die Diagnose erblicher Netzhauterkrankungen bei pädiatrischen Probanden zu unterstützen. Es wird ein Ansatz vorgeschlagen, der Hardware und Software kombiniert: Ein spezielles medizinisches Gerät (Pupillometer) wird mit einem speziell entwickelten, maßgeschneiderten Entscheidungsunterstützungssystem für maschinelles Lernen verwendet. Zwei unterschiedliche Support Vector Machines (SVMs), eine für jedes Auge, klassifizieren die aus den Pupillometriedaten extrahierten Merkmale. Das entwickelte CDSS wurde zur Diagnose von Retinitis pigmentosa bei pädiatrischen Probanden verwendet.