Automatic Classification of Spinal Injuries Using Machine Learning

Bibliográfiai részletek
Szerző:	Szigeti Mark Bence
További közreműködők:	Horváth András (Témavezető)
Dokumentumtípus:	Diplomamunka
Megjelent:	2024-01-30
Online Access:	https://diplomamunka.ppke.hu/20050

Hasonló tételek

Audio Signal Classification with Machine Learning Techniques using the Mel-scale Spectogram
Szerző: Tóth Máté
Megjelent: (2011)

Automatic organ segmentation for MR images using deep learning techniques
Szerző: Kolozsvári Bernadett
Megjelent: (2015)

Building a Comprehensive Brain Tumor Classification System with Slicer and Machine Learning
Szerző: Zelei Regina Réka
Megjelent: (2024)

Orchestrating and Designing Machine Learning Microservices
Szerző: Pető Márk
Megjelent: (2021)

Crop disease diagnose using classification based on feature-based methods and Deep Learning
Szerző: Prada González Andrés
Megjelent: (2019)

Machine learning based time-series classification of single-cell label-free optical biosensor data
Szerző: Sztilkovics Milán Ferenc
Megjelent: (2014)

Hyperparameter Tuning in Machine Learning
Szerző: Dabool Hamzah
Megjelent: (2022)

Self-supervised Deep Learning for Image Classification
Szerző: Tushar Zahid Hassan
Megjelent: (2021)

Analysis of deep learning techniques for ROP fundus classification
Szerző: Banno Husam Francis Kiryaqos
Megjelent: (2014)

Developing machine learning algorithms for geophysical applications
Szerző: Szigethy Virág
Megjelent: (2024)

Categorization of marine organisms detected by seal-borne active acoustic loggers (microsonars) using machine learning methods
Szerző: Aitu Baglan
Megjelent: (2022)

Classification of motor imagery EEG signals using neural networks
Szerző: Nagy Nikoletta
Megjelent: (2024)

Estimating board game balance and replayability with machine learning
Szerző: Balogh Zsófia
Megjelent: (2014)

Machine learning principles in the neural mechanisms of the cerebral cortex
Szerző: Kertész Borbála
Megjelent: (2021)

Logo detection and verification with machine learning for document analysis
Szerző: Cajas Ordonez Sebastian Andres
Megjelent: (2022)

Deep Learning based methods fo data classification in sensor networks
Szerző: Bagdi Richárd Mózes
Megjelent: (2014)

Deep learning based holographic microscope image focusing and object classification
Szerző: Angi Péter
Megjelent: (2022)

Meta and few-shot learning for microbiome based predictive disease classification
Szerző: Molnár Zsófia
Megjelent: (2023)

Machine Learning Models for Mixed Speech Music Audio Data
Szerző: Bálint Hunor Ferenc
Megjelent: (2024)

Data processing of measurements collected in IoT systems with machine learning
Szerző: Özdemir Övgü
Megjelent: (2016)

Detection of motor activities from electrophysiological data with machine learning
Szerző: Szász Dorottya
Megjelent: (2019)

Brain-computer interface system development with machine learning algorithms
Szerző: Eftimiu Nikomidisz
Megjelent: (2015)

Data Analysis and Machine Learning for Speech-Music Playlist generation
Szerző: Khorani Maikey Zaki Bia
Megjelent: (2015)

Machine learning alapú ajánló rendszer fejlesztése röntgen szoftverhez
Szerző: Volkov Krisztián
Megjelent: (2021)

Crop Diagnose Using Deep Learning Techniques
Szerző: Rarís Miralles Sara
Megjelent: (2019)

Sensory robotic applications using deep learning
Szerző: Nagy Dániel Zoltán
Megjelent: (2022)

Enhancing 360° VR Experiences with Machine Learning-based Multisensorial Effects
Szerző: Szabó Péter József
Megjelent: (2021)

Control of a human hand-like model with the help of machine learning
Szerző: Schäffer Katalin
Megjelent: (2014)

Pathomechanism of intestinal ischemia/reperfusion injury and its potential therapeutic targets
Szerző: Hegyes Tamás
Megjelent: (2014)

Link prediction in protein-protein interaction networks using graph embedding-based topological information and a generative adversarial network machine learning model
Szerző: Balogh Olivér Márton
Megjelent: (2022)

Video Captioning Using Novel Deep Learning Architecture
Szerző: Nurye Desale Fentaw
Megjelent: (2021)

Automatic organ detection and segmentation
Szerző: Tóth Bonifác Olivér
Megjelent: (2016)

Increasing the efficiency of machine learning methods utilized in brain computer interface systems
Szerző: Adolf András
Megjelent: (2012)

Development of machine learning tools for the reconstruction of muscle movements from electrophysiological data
Szerző: Eftimiu Nikomidisz Jorgosz
Megjelent: (2022)

Classification of Motor Imagery EEG using Signals-to-Image transformation for Brain Computer Interface Systems
Szerző: Hanna Sameh Adly Amin
Megjelent: (2021)

Differences in foot pressure parameters in gait patterns of able-bodied and spinal cord injured subjects
Szerző: Vecsera Hanna
Megjelent: (2024)

Gesture prediction by machine learning methods on the basis of ultrasound-based muscle activity measurement
Szerző: Daoud Mária Lujza
Megjelent: (2014)

Development of Brain-Computer Interfaces by using Deep Learning Technologies
Szerző: Köllőd Csaba Márton
Megjelent: (2024)

Preventing blindness by analysing fundus images using deep learning
Szerző: Sheer Nawar Faris Bayya
Megjelent: (2014)

Camera-Based Pulse Monitoring Using Deep Learning Tools
Szerző: Terbe Dániel
Megjelent: (2014)