Microemboli classification using non-linear kernel support vector machines and RF signals
المؤلفون المشاركون
Ferroudji, Karim
Bin Oudjit, Nabil
Buakaz, Ayyash
المصدر
Journal of Automation and Systems Engineering
العدد
المجلد 6، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2012)، ص ص. 123-132، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2012-06-30
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Man's intelligent behavior is due in part to his ability to select, classify, and abstract significant information reaching him from his environment by way of his senses.
This function, pattern recognition, has become a major focus of research by scientists working in the field of artificial intelligence.
Due to its clinical importance, several classification methods have been studied for microemboli detection and characterization.
In the human body ; emboli can produce severe damage like stroke or heart attack thus the importance of an automatic classification system.
In this paper, we propose a new approach to detect and classify microemboli using support vector machine and the backscatter Radio-Frequency (RF) signal. This short communication demonstrates the opportunity to classify emboli based on a RF signals and support vector machine; the classification rates reached 96.42 %..
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ferroudji, Karim& Bin Oudjit, Nabil& Buakaz, Ayyash. 2012. Microemboli classification using non-linear kernel support vector machines and RF signals. Journal of Automation and Systems Engineering،Vol. 6, no. 2, pp.123-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309853
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ferroudji, Karim…[et al.]. Microemboli classification using non-linear kernel support vector machines and RF signals. Journal of Automation and Systems Engineering Vol. 6, no. 2 (Jun. 2012), pp.123-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309853
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ferroudji, Karim& Bin Oudjit, Nabil& Buakaz, Ayyash. Microemboli classification using non-linear kernel support vector machines and RF signals. Journal of Automation and Systems Engineering. 2012. Vol. 6, no. 2, pp.123-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309853
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 131-132
رقم السجل
BIM-309853
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر