MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
04603nam a22002057a 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
OSt |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION |
|---|
| control field |
20190803082030.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
180714b xxu||||| |||| 00| 0 eng d |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE |
|---|
| Transcribing agency |
MSA |
| 100 ## - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Youssef Mohamed lofty Ahmed El Ezaby 164073 |
| 245 ## - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Computer Aided System for Leukemia Disease // GP // Dr. Ahmed Farouk (2018 - 2019) |
| 260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. |
|---|
| Place of publication, distribution, etc. |
GIZA : |
| Name of publisher, distributor, etc. |
MSA, |
| Date of publication, distribution, etc. |
2019. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
70 p. |
| 440 ## - SERIES STATEMENT/ADDED ENTRY--TITLE |
|---|
| Title |
COMPUTER SCIENCES DISTINGUISHED PROJECTS 2019 |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
Leukemia is a lethal dynamic ailment in which the bone marrow and other blood-<br/>framing organs produce copious quantities of eccentric leucocytes. These stifle the<br/>creation of typical platelets, prompting iron deficiency and different side effects. Every<br/>three minutes one individual in the United States (US) is diagnosed with Leukemia.<br/>Every year 174,250 people in America are determined to have Leukemia, Lymphoma, or<br/>Myeloma during the year 2018. By taking samples from patients, we can check if the<br/>samples are diseased with Leukemia or not without the need of adding chemicals and<br/>risking tarnishing the samples. Doctors can classify Leukemia with only 77% accuracy;<br/>however, Machine learning, Deep learning, and Image processing are the best technique s<br/>to classify almost anything, guaranteeing a higher accuracy in less time and effort in<br/>order to be able to give more to mankind’s wellbeing. The project starts with augmenting<br/>the image dataset to enrich the training and, also, to avoid overfitting. A dropout layer is<br/>added to remove any possible future overfitting, furtherly. Then, the data is prepared as<br/>input to the model, which is developed using Tensorflow and Keras with the paramount<br/>outcome pertaining to the latter. Ensuing to attaining a high accuracy after training,<br/>testing will take place. Subsequently, testing commences on 3 leukemia classes. In the<br/>end, a novel highest accuracy is reached world-wide and is saved with the best weights<br/>seized by the model visualized. |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
اللوكيميا هو مرض ديناميكي فتاك ينتج فيه نخاع العظام والأعضاء الأخرى التي تضع إطارًا للدم كميات وفيرة من كريات الدم<br/>البيضاء غريب الأطوار. هذه خنق إنشاء الصفائح الدموية النموذجية ، مما دفع نقص الحديد والآثار الجانبية المختلفة. كل ثلاث دقائق يتم<br/>تشخيص شخص واحد في الولايات المتحدة (الولايات المتحدة) مع سرطان الدم. كل عام ، يصمم 174،250 شخصًا في أمريكا على<br/>الإصابة بسرطان الدم أو سرطان الغدد اللمفاوية أو المايلوما خلال عام 2018. من خلال أخذ عينات من المرضى ، يمكننا التحقق مما إذا<br/>كانت العينات مصابة بسرطان الدم أم لا دون الحاجة إلى إضافة مواد كيميائية والمخاطرة بتشويه العينات . يمكن للأطباء تصنيف سرطان<br/>الدم بنسبة 77 ٪ فقط ؛ ومع ذلك ، فإن التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة الصور هي أفضل التقنيات لتصنيف أي شيء تقريبًا ، مما<br/>يضمن دقة أعلى في وقت وجهد أقل من أجل التمكن من إعطاء المزيد من الرفاهية للبشرية. يبدأ المشروع بزيادة مجموعة بيانات الصور<br/>لإثراء التدريب ، وأيضًا لتجنب التحليق الزائد. تتم إضافة طبقة التسرب لإزالة أي تجهيزات مستقبلية محتملة ، بشكل إضافي. بعد ذلك ،<br/>يتم إعداد البيانات كمدخلات للنموذج ، الذي تم تطويره باستخدام Tensorflow و Keras مع النتيجة القصوى المتعلقة بهذا الأخير.<br/>بعد الحصول على دقة عالية بعد التدريب ، سيتم إجراء الاختبار. بعد ذلك ، يبدأ الاختبار في 3 فصول من سرطان الدم. في النهاية ، يتم<br/>الوصول إلى أعلى مستوى جديد من الدقة في جميع أنحاء العالم ويتم حفظه مع أفضل الأوزان التي تم الاستيلاء عليها بواسطة النموذج<br/>المرئي. |
| 650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Leukemia Computer Systems |
| 856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS |
|---|
| Uniform Resource Identifier |
<a href="https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1rqWHGt7ya9PWCcEY-Nio82P2T0fVSpXZ">https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1rqWHGt7ya9PWCcEY-Nio82P2T0fVSpXZ</a> |
| Public note |
FULL TEXT HERE |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
|---|
| Source of classification or shelving scheme |
Dewey Decimal Classification |
| Koha item type |
Distinguished Graduation Projects |
