صورة الغلاف

PREDICTING POLYCYSTIC OVARY SYNDROME THROUGH MACHINE LEARNING TECHNIQUE USING PATIENTS’ SYMPTOM DATA AND OVARY ULTRASOUND IMAGES

Polycystic ovary syndrome (PCOS) is the most prevalent endocrinological abnormality & one of the primary causes of anovulatory infertility in women globally. The real-world clinical PCOS detection technique is critical since the accuracy of interpretations being substantially dependent on vast num...

وصف كامل

محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: ALAM SUHA, SAYMA
التنسيق: أطروحة
اللغة:الإنجليزية
منشور في: Department of Computer Science and Engineering, MIST 2024
الموضوعات:
PREDICTING POLYCYSTIC OVARY SYNDROME THROUGH MACHINE LEARNING TECHNIQUE USING PATIENTS’ SYMPTOM DATA AND OVARY ULTRASOUND IMAGES
الوصول للمادة أونلاين:http://dspace.mist.ac.bd:8080/xmlui/handle/123456789/776
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة: PREDICTING POLYCYSTIC OVARY SYNDROME THROUGH MACHINE LEARNING TECHNIQUE USING PATIENTS’ SYMPTOM DATA AND OVARY ULTRASOUND IMAGES

مواد مشابهة