Tukaram Chavan

A previs o e an lise precisas da doen a oncol gica desempenham um papel crucial na melhoria dos resultados dos pacientes e no planeamento do tratamento. Nesta disserta o, o modelo para a previs o e an lise do cancro usando algoritmos de aprendizagem profunda, especificamente Redes Neuronais Artificiais (RNA) e Redes Neuronais Convolucionais (CNN), com a utiliza o de imagens PET/CT. O sistema visa melhorar a precis o e a efici ncia do diagn stico do cancro e fornece informa es valiosas para as decis es relativas ao tratamento. O sistema tira partido do poder dos modelos de aprendizagem profunda, conhecidos por fornecerem informa es valiosas sobre o metabolismo do cancro e as estruturas anat micas. Ao treinar modelos CNN num grande conjunto de dados de imagens PET/CT anotadas, o sistema pode aprender a reconhecer padr es e carater sticas indicativos de regi es cancerosas. Para avaliar a precis o do sistema, s o utilizadas m tricas de desempenho como a Intersec o sobre a Uni o (IoU) e a medida F. A IoU mede a sobreposi o entre as regi es cancer genas previstas e as anota es do terreno, enquanto a F-measure avalia o equil brio entre a precis o e a recupera o das previs es. Estas m tricas fornecem medidas quantitativas do desempenho do sistema.

La previsione e l'analisi accurate delle malattie tumorali svolgono un ruolo cruciale nel migliorare i risultati dei pazienti e la pianificazione del trattamento. In questa tesi, il modello per la previsione e l'analisi del cancro utilizza algoritmi di deep learning, in particolare reti neurali artificiali (ANN) e reti neurali convoluzionali (CNN), con l'utilizzo di immagini PET/CT. Il sistema mira a migliorare l'accuratezza e l'efficienza della diagnosi del cancro e fornisce preziose indicazioni per le decisioni relative al trattamento. Il sistema sfrutta la potenza dei modelli di apprendimento profondo, noti per fornire informazioni preziose sul metabolismo del cancro e sulle strutture anatomiche. Addestrando i modelli CNN su un ampio set di immagini PET/CT annotate, il sistema pu imparare a riconoscere modelli e caratteristiche indicativi di regioni cancerose. Per valutare l'accuratezza del sistema, vengono utilizzate metriche di performance come Intersection over Union (IoU) e F-measure. IoU misura la sovrapposizione tra le regioni cancerose previste e le annotazioni di verit a terra, mentre F-measure valuta l'equilibrio tra precisione e richiamo delle previsioni. Queste metriche forniscono misure quantitative delle prestazioni del sistema.

Dokladne przewidywanie i analiza chor b nowotworowych odgrywa kluczową rolę w poprawie wynik w pacjent w i planowaniu leczenia. W niniejszej rozprawie doktorskiej opracowano model przewidywania i analizy raka przy użyciu algorytm w glębokiego uczenia, w szczeg lności sztucznych sieci neuronowych (ANN) i konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), z wykorzystaniem obraz w PET/CT. System ma na celu zwiększenie dokladności i skuteczności diagnozy raka oraz zapewnia cenne informacje do podejmowania decyzji dotyczących leczenia. System wykorzystuje moc modeli glębokiego uczenia się, o kt rych wiadomo, że dostarczają cennych informacji na temat metabolizmu raka i struktur anatomicznych. Trenując modele CNN na dużym zbiorze danych obraz w PET/CT z adnotacjami, system może nauczyc się rozpoznawac wzorce i cechy wskazujące na regiony nowotworowe. Aby ocenic dokladnośc systemu, zastosowano wskaźniki wydajności, takie jak Intersection over Union (IoU) i F-measure. IoU mierzy nakladanie się przewidywanych region w nowotworowych i adnotacji prawdy naziemnej, podczas gdy miara F ocenia r wnowagę między precyzją i wycofaniem przewidywań. Wskaźniki te zapewniają ilościowe miary wydajności systemu.

La pr diction et l'analyse pr cises des maladies canc reuses jouent un r le crucial dans l'am lioration des r sultats pour les patients et la planification des traitements. Dans cette th se, le mod le de pr diction et d'analyse du cancer utilise des algorithmes d'apprentissage profond, en particulier des r seaux neuronaux artificiels (ANN) et des r seaux neuronaux convolutifs (CNN), avec l'utilisation d'images PET/CT. Le syst me vise am liorer la pr cision et l'efficacit du diagnostic du cancer et fournir des informations pr cieuses pour la prise de d cisions concernant le traitement. Le syst me tire parti de la puissance des mod les d'apprentissage profond, connus pour fournir des informations pr cieuses sur le m tabolisme du cancer et les structures anatomiques. En entra nant les mod les CNN sur un vaste ensemble de donn es d'images PET/CT annot es, le syst me peut apprendre reconna tre des mod les et des caract ristiques indiquant des r gions canc reuses. Pour valuer la pr cision du syst me, des mesures de performance telles que l'intersection sur l'union (IoU) et la mesure F sont utilis es. L'IoU mesure le chevauchement entre les r gions canc reuses pr dites et les annotations de la v rit de terrain, tandis que la F-measure value l' quilibre entre la pr cision et le rappel des pr dictions. Ces param tres fournissent des mesures quantitatives de la performance du syst me.

Die genaue Vorhersage und Analyse von Krebserkrankungen spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Patientenergebnisse und der Behandlungsplanung. In dieser Dissertation wird das Modell f r die Vorhersage und Analyse von Krebs mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen, insbesondere k nstlichen neuronalen Netzen (ANN) und Convolutional Neural Networks (CNN), unter Verwendung von PET/CT-Bildern entwickelt. Das System zielt darauf ab, die Genauigkeit und Effizienz der Krebsdiagnose zu verbessern und wertvolle Erkenntnisse f r Behandlungsentscheidungen zu liefern. Das System nutzt die Leistungsf higkeit von Deep-Learning-Modellen, von denen bekannt ist, dass sie wertvolle Informationen ber den Krebsstoffwechsel und anatomische Strukturen liefern. Durch das Training von CNN-Modellen auf einem gro en Datensatz kommentierter PET/CT-Bilder kann das System lernen, Muster und Merkmale zu erkennen, die auf Krebsregionen hinweisen. Um die Genauigkeit des Systems zu bewerten, werden Leistungskennzahlen wie Intersection over Union (IoU) und F-measure verwendet. IoU misst die berlappung zwischen den vorhergesagten Krebsregionen und den Grundannotationen, w hrend F-measure das Gleichgewicht zwischen Pr zision und Recall der Vorhersagen bewertet. Diese Metriken liefern quantitative Ma e f r die Leistung des Systems.

The accurate prediction and analysis of cancer disease plays a crucial role in improving patient outcomes and treatment planning. In this dissertation, the model for the prediction and analysis of cancer using deep learning algorithms, specifically Artificial Neural Networks (ANN) and Convolutional Neural Networks (CNN), with the utilization of PET/CT images. The system aims to enhance the accuracy and efficiency of cancer diagnosis and provides valuable insights for decisions regarding treatment. The system leverages the power of deep learning models which are known to provide valuable information about cancer metabolism and anatomical structures. By training CNN models on a large dataset of annotated PET/CT images, the system can learn to recognize patterns and characteristics indicative of cancerous regions. To evaluate the accuracy of the system, performance metrics such as Intersection over Union (IoU) and F-measure are employed. IoU measures the overlap between the predicted cancer regions and ground truth annotations, while F-measure assesses the balance between precision and recall of the predictions. These metrics provide quantitative measures of the system's performance.

As causas mais comuns de perda de vis o nas pessoas em todo o mundo s o a catarata, o glaucoma e as doen as da retina. O aumento da preval ncia destas doen as exige um diagn stico imediato e exato. A abordagem sugerida foi criada e concebida para simplificar o diagn stico de doen as da retina, glaucoma, cataratas e muitas outras. As redes neurais artificiais e as redes neurais convolucionais s o utilizadas para classificar e localizar problemas oculares. A abordagem sugerida reduzir a quantidade de cegueira provocada, permitindo que os pacientes recebam os cuidados necess rios para as doen as mencionadas numa fase precoce. O m todo escolhido tamb m avalia a efic cia e a seguran a da cirurgia de catarata em olhos com degenera o macular relacionada com a idade, para al m de identificar glaucoma e doen as da retina. Este estudo utiliza fotografias do fundo do olho de olhos saud veis, bem como de olhos com glaucoma, cataratas e retina, para mostrar a precis o dos algoritmos. Atualmente, o conceito de categoriza o de fotografias com base no fundo do olho e na extra o de carater sticas bem reconhecido e tamb m desempenha um papel crucial na conclus o.

Die weltweit h ufigsten Ursachen f r den Verlust des Sehverm gens sind Katarakt, Glaukom und Netzhauterkrankungen. Die steigende Pr valenz dieser Krankheiten erfordert eine sofortige, genaue Diagnose. Der vorgeschlagene Ansatz wurde entwickelt, um die Diagnose von Netzhaut-, Glaukom-, Katarakt- und anderen Erkrankungen zu erleichtern. K nstliche neuronale Netze und neuronale Faltungsnetze werden zur Klassifizierung und Lokalisierung von Augenproblemen eingesetzt. Der vorgeschlagene Ansatz wird die Zahl der Erblindungsf lle verringern, indem er es den Patienten erm glicht, die notwendige Behandlung f r die genannten Krankheiten fr hzeitig zu erhalten. Die gew hlte Methode bewertet auch die Wirksamkeit und Sicherheit der Kataraktoperation bei Augen mit altersbedingter Makuladegeneration und erkennt Glaukom und Netzhauterkrankungen. In dieser Studie werden Fotos des Augenhintergrunds von gesunden Augen sowie von Augen mit Glaukom, Katarakten und Netzhauterkrankungen verwendet, um die Genauigkeit der Algorithmen zu zeigen. Das Konzept der Kategorisierung von Fotos anhand des Augenhintergrunds und der Extraktion von Merkmalen ist heute weithin anerkannt und spielt auch bei der Schlussfolgerung eine entscheidende Rolle.

Les causes les plus courantes de perte de vision dans le monde sont la cataracte, le glaucome et les troubles r tiniens. La pr valence croissante de ces maladies n cessite un diagnostic imm diat et pr cis. L'approche propos e a t cr e et con ue pour faciliter le diagnostic des maladies de la r tine, du glaucome, de la cataracte et de bien d'autres encore. Les r seaux neuronaux artificiels et les r seaux neuronaux convolutifs sont utilis s pour classer et localiser les probl mes oculaires. L'approche propos e r duira le nombre de c cit s provoqu es en permettant aux patients de recevoir les soins n cessaires pour les maladies mentionn es un stade pr coce. La m thode choisie permet galement d' valuer l'efficacit et la s curit de la chirurgie de la cataracte pour les yeux atteints de d g n rescence maculaire li e l' ge, ainsi que d'identifier le glaucome et les maladies de la r tine. Cette tude utilise des photos du fond d'oeil d'yeux sains ainsi que d'yeux atteints de glaucome, de cataracte et de r tine pour montrer la pr cision des algorithmes. De nos jours, le concept de cat gorisation des photographies en fonction de leur fond d'oeil et d'extraction des caract ristiques est bien connu, et il joue galement un r le crucial dans la conclusion.

Le cause pi comuni di perdita della vista in tutto il mondo sono la cataratta, il glaucoma e i disturbi della retina. La crescente prevalenza di queste malattie rende necessaria una diagnosi immediata e accurata. L'approccio proposto stato creato e progettato per semplificare la diagnosi delle malattie della retina, del glaucoma, della cataratta e di molte altre ancora. Le reti neurali artificiali e le reti neurali convoluzionali sono utilizzate per classificare e individuare i problemi oculari. L'approccio proposto ridurr la quantit di cecit provocata, consentendo ai pazienti di ricevere le cure necessarie per le malattie citate in una fase precoce. Il metodo scelto valuta anche l'efficacia e la sicurezza dell'intervento di cataratta negli occhi affetti da degenerazione maculare senile, oltre a identificare il glaucoma e le malattie della retina. Questo studio utilizza foto del fundus di occhi sani e di occhi affetti da glaucoma, cataratta e retina per dimostrare l'accuratezza degli algoritmi. Al giorno d'oggi, il concetto di categorizzazione delle fotografie in base al fondo e all'estrazione delle caratteristiche ben riconosciuto e svolge un ruolo cruciale anche nelle conclusioni.

This book is designed to cover the "Basics principles Hetero-cyclic Chemistry, Data Analysis, Nomenclature of organic compounds and Hammet equation" Syllabus of M.Sc, B.Sc level courses and NEET, NET, SET, SLET, GATE, TIFR, BARC, NASA, NBRC, NCBI, CCMB, NCBS, IISC, ONGC, DRDO, AIIMS, NTPC, BEL, IGCAR, etc competitive examinations. It provides a very lucid explanation about Basics principles of chemistry and it covers the requirement of Indian and various other University level competitive examinations 2020-2021. It consists of five Chapters such as Hetero-cyclic Chemistry, Data Analysis, and Nomenclature of organic compounds, Hammet equation, and Boranes, Carboranes. It focuses, in clear and lucid language, on the basic scientific contents necessary to understand the latest issues. The salient features i. Lucid and elegant style ii. Dependable information about concepts iii.Sufficient examples for practice.

This book is designed to cover the "basic principles Hetero cyclic Chemistry, data analysis, Nomenclature of organic compounds and Hammet equation" Syllabus of M.Sc, B.Sc level courses and NEET, NET (National Eligibility Test), set (State Eligibility Test ) SLET (State Level Eligibility Test), GATE (Graduate Aptitude Test for Engineering), TIFR (Tata Institute of Fundamental Research), BARC (Atomic Research Center), NASA (National Aeronautics and Space Administration), NBRC (National Brain Research Center), NCBI (National Center for Biotechnology Information .info), CCMB (Center for Cellular and Molecular Biology), NCBS (National Center for Biological Science), IISC (Indian Institute of Science), ONGC (Oil Natural Gas Corporation), ordd (defense Research and Development Organization), AIIMS (All India Institute of Medical Sciences)NTPC (National Thermal Power Corporation), BEL (Bharat Electronics Limited), IGCAR (Indira Gandhi Center for Atomic Research), SPM (Syama Prasad Mukharji), etc. competitive examination.It consists of V Chapters such as Heterocyclic Chemistry, Data Analysis, and Nomenclature of organic compounds, Hammet equation, and Boranes, Carboranes.