Ph.D Theses

Permanent URI for this collection

https://ir.avinuty.ac.in/handle/avu/9

Browse

Browsing Ph.D Theses by Title

Now showing 1 - 20 of 884
  • No Thumbnail Available
    Item
    A Comparative Study of Mythology in the Novels of Narendra Kohli and Amish Tripathi (With Special Reference to Ram Katha Series)
    (Avinashilingam, 2024-06) Niraja T K; Dr. G. Shanthi
    ममथक दुननया के सबसे समृद्ध ऩौराणिक कहाननयों का एक खजाना है । इसका अद्भु त एवॊ अनूठा ऩहऱू यह है कक सभी ऱोग अऩने देश या समाज के इन सददयों ऩुरानी कहाननयों से ऩूिण रू ऩ से ऩररचित है । इन कहाननयों को हमे बिऩन में सुनाया जाता है जो कऱ के मऱए एक अच्छे नागररक बनने के मऱए हमारे व् यक्ततत्व को आकार देता है । इसके साथ ममथक ककसी व् यक्तत से सॊबॊचधत ववरासत या सॊस् कृनत का ननमाणि में अहम भूममका ननभाती है। ममथक और ऱोक कथाएॉ ऱोगों की धमों का आधार बन जाती है क् जनका वे सददयों से ऩाऱन करते आए हैं ।ममथकीय कहाननयों में जो बुराई और अच्छाई के बीि ऱडाई उल्ऱेणखत है उससे हमें नैनतक मूल् य सीखने को ममऱता है । ममथक ऩूवणजों के मऱए महत् वऩूिण थी ,आजभी महत् वऩूिणहैऔरहमेशा रहेगी। इसका प्र भाव इतना सशतत है कक कई मानवीय तकों में भी ममथक का प्र नतबबॊब छायाॊककत होता है । ममथक को महत् वऩूिण मानने के ऩीछे का सबसे मुख् य कारि यह है कक यह एक ऐसी कहानी है क् जसमें कुछ वास्तववक तथ्य शाममऱ है । एक ही ममथक में ववश्वास करने वाऱे ऱोगों के बीि कभी -कभीएकताभी होताहै । इनमें मतभेद होने की सॊभावना कम ददखाई देता है । ममथक को अऩने आऩ में यथाथण माना जाता है जो मनुष् य के अॊदर कृतज्ञ एवॊ आशा की भावना को जगाती है । इसी कारि से ममथक का मनुष् य ऩर प्र भाव के सॊबॊध में ताककण क रू ऩ से विणन करना कदठन है । ममथकीय सादहत्य के ऱेखन में ववमभन्न रिनाकारों ने अऩना महत् वऩूिण योगदान ददया है । उनमे नरेंद्र कोहऱी एवॊ अमीश बिऩाठी के ममथकीय उऩन्यासों ऩर मैंने शोध कायण ककया है ।
  • No Thumbnail Available
    Item
    A Deep Learning Framework for Detection and Segmentation of Multiple Artefacts in Endoscopic Images
    (Avinashilingam, 2023-05) Kirthika N; Dr.B.Sargunam
    Endoscopy is a standard procedure for disease surveillance, monitoring inflammations, detect cancer and tumor. During the procedure the organs are visualized. Artefacts, an artificial effect is found to be present in the resultant images. They play a dominant role in increasing procedure time by more than an hour. Hence an efficient algorithm to detect, segment and restore could assist clinician. The artefacts present in an endoscopic image include saturation, specular reflections, blur, bubbles, contrast, blood, instruments and miscellaneous artefacts. The presence of these artefacts acts as a barrier when investigating the underlying tissue for identifying clinical abnormalities. It also affect post processing steps where most of the images captured are discarded due to the presence of artefacts which in turn affects information storage and extracting useful frame for report generation. Endoscopic artefact detection dataset is the only available public dataset holding endoscopic images with annotations for multiple artefacts. Hence, a custom dataset is annotated using the same annotation protocol of endoscopic artefact detection dataset to maintain homogeneity. The algorithms are trained and tested with images from both public and custom dataset for artefact detection. State of the art object detection algorithms such as YOLOv3, YOLOv4 and faster R-CNN are used for detecting artefacts in endoscopic images. The detection algorithm focusses on three important performance parameters namely mean average precision, intersection over union and inference time. The ensemble model outperformed well across all the performance parameters compared with literature. The inference time is reduced by 8.63%, whereas the mAP and IoU are increased by 61.67% and 63.47% respectively. newlineSegmentation algorithms like U-Net with EfficientNetB3 backbone, Link-Net with EfficientNetB3 backbone and U-Net with SE-ResNeXt101 backbone are used to segment the artefacts. The results are assessed with performance parameters like F2 score and Jaccard score.The results proves a phenomenal increase in Jaccard score by 17.36% and F2 score by 17.42% respectively. An image if found to have artefacts after artefact detection,the affected region will be segmented by the proposed segmentation algorithm.To visualize the scope and need of artefact detection and segmentation a simple application is developed to restore the artefacts. The segmented output contains a binary mask using which fast marching algorithm will restore the segmented area. Hence the resulting restored image gives the clinician a better view of the organ. A simple CNN based classifier is proposed to classify polyp. It is found that the classifier's performance is improved by 3.09% when the artefacts in the images are restored. Thus such outcomes when implemented in real time could effectively have a control over the false diagnosis rate, which is the rate at which the disease is misclassified, procedure time and clinician's fatigue as well.
  • No Thumbnail Available
    Item
    A Framework for Developing an Enhanced Convolutional Neural Network Based Ensemble Learning Model for Alzheimers Disease Classification Using MRI Brain Images
    (Avinashilingam, 2025-03) Chithra S; Guide - Dr. R. Vijayabhanu
    The integration of machine learning techniques in imaging domain is experiencing a deep transformation. It enables systems to analyze massive amount of data, distinguish patterns, and make forecasts with minimal human intervention. Machine Learning is applied to various domains in healthcare sector like disease diagnostics, treatment planning, drug detection and patient management. The machine learning models impact the complex and data exhaustive fields like oncology, cardiology, and neurology. In medical imaging machine learning models can examine MRIs, X-rays to identify irregularities like lumps, fractures, or organ deformities with high accuracy, regularly beating the capabilities of human clinicians. This present study focuses on the brain neuron images in classifying the Alzheimer’s Disease (AD) stages, which aids neurologists to understand complex changes in the brain. Through brain imaging analysis, the study strives to diagnose AD in its premature stages. AD is a deteriorating brain ailment caused by brain cells degeneration that impairs memory and intellectual damage that disturbs lots of old age individuals across the globe. Its a permanent brain ailment that steadily wear away thinking and memory skills which finally disturbs even the basic tasks. The memory and cognitive functions are affected in AD which is the reason for dementia in older population. These computational techniques use algorithms to analyze the brain images to classify patterns and features related to AD. To evaluate medical pictures and to discover neurological ailments like AD computational techniques like Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques are applied in recent times. The objectives are to develop the classification potential of AD stages using ML and DL methods derived from ensemble classification framework. The contributions of this research work primarily focus on the preprocessing framework to eradicate the noises in the brain neuron MRIs by applying various de-noising filters to enhance the image deviations and to attain upgraded classification performance. The segmentation process is performed to for skull removal from the brain neuron image by applying thresholding methods to obtain a perfect image of the brain structure. To address the imbalance problems, a transfer learning approach is used for feature extraction. The first layer is transmitted, followed by the retrieval of features from Convolutional Neural Network using AlexNet model for feature retrieval. Lastly, classification is achieved from the extracted features using ML algorithms such as Decision Tree (DT), K-Nearest neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Neuro Evolution of Augmenting Topologies (NEAT), and BAGGING for AD stage classification. This study proposed two hybrid classification techniques like BAGGING_SVM and BAGGING_NEAT. The first hybrid classification technique combines BAGGING and SVM approaches to classify brain neuron images. The second hybrid classification technique combines the BAGGING and NEAT approaches to classify brain neuron images.
  • No Thumbnail Available
    Item
    A study on Neuroprotective potential of in vitro and field tissues of Withania somnifera using Caenorhabditis elegans model
    (Avinashilingam, 2023-03) Krishnapriya C; Dr. Kalaiselvi Senthil
    Withania somnifera is a prevalent medicinal herb used all over the world as a domestic remedy for addressing several age-related ailments. The plant is also one of 32 medicinal plants that have been ranked as priority medicinal plants by the National Medicinal Plant Board (NMPB). Ayurveda refers the field grown W. somnifera roots as a Rasayana medication (Rejuvenator). It has been used as the major ingredient in a variety of formulations to help slow down the aging process, cope with stress, and be an excellent neuroprotectant. However, the quality and quantity of traditionally cultivated plants present a significant obstacle to their utilization in herbal formulations. This study aims to demonstrate that in vitro shoot tissues of W. somnifera could be used as an alternative and be as bioactive as roots grown in the field. The HPTLC quantification of major withanolides and GC-MS profiling of metabolites revealed that the pharmacological actives of IS (in vitro shoot) showed the overall similar metabolite profile as in FR (field grown roots). As measured by DPPH radical scavenging activity, the antioxidant potential of in vitro shoots (IS) was also higher than that of field grown tissues (FR & FS) and in vitro roots (IR). The animal model study in Caenorhabditis elegans presented numerous lines of evidence regarding the effectiveness of the IS on the health and life expectancy over the FR, IR and FS. Along with this, the study compares the molecular level mechanisms underlying the beneficial effects of FR, IR, FS and IS supplementation by using gene-specific mutants. The efficacy of W. somnifera extracts to prevent α-synuclein aggregation, its associated pathologies, and its capability for neuroprotection were studied in Parkinson’s disease-modeled worms. The finding of this study highlighted that IS is equally bioactive as traditionally used FR. Moreover, the IS extracts efficiently prolongs the lifespan, heath span and stress resistance via insulin/insulin- like growth factor-1 (IGF-1) signaling (IIS) and mitochondrial electron transport chain complexes (mETC). The IS extract is more effectual for suppressing oxidative stress, a remarkable neuroprotectant in Parkinson’s disease modeled worms. As the first study to investigate the bioactivity of W. somnifera shoots cultivated in vitro, these results could contribute to the scaling up of IS culture systems and in vitro shoot tissues for treating neurological and age-related ailments, extending patients' lives, and improving their quality of life.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Acceptability and Supplementation of Red Palm Oil on Selected Target Groups
    (2007-01-06) Thirumani Devi, A; Amirthaveni, M
  • No Thumbnail Available
    Item
    Acceptability of Soya Based Recipes in Food Service
    (1995-07) Sarojini, K S; Parvathi Easwaran, P
  • No Thumbnail Available
    Item
    Accessibility and Adaptability of Limb Prosthesis - An Ergonomic Concern
    (2015-07) Sarasvathi, V; Visalakshi Rajeswari, S
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
    Adhunik Dalit Kahaniyon Mein Stri Chetana (Chunee Huyi Kahaniyon Ke Vishesh Sandarbh Mein)
    (Avinashilingam, 2024-11) Arunima A M; Dr. Shobhana Kokkadan
    बायतीम साहहत्म भें प्र ािीन साहहत्म से रेकय हहॊदी साहहत्म तक दशरत िगत का धित्रर् फडे ऩैभाने ऩय देखने को शभरता है। इस सम् ऩ र् त बायतीम साहहत् म भें छुआछत की ऩीडा, दशरत भहहराओॊ की सभस्मा औय उनके शोषर् िैसे अन्मामों के प्र तत आक्रोश औय विद्रोह की अशबव् मजक् त हुई है। हिायों िषों से धभत , शास्त्र , ऩयॊऩया औय यीतत-रयिािों के नाभ ऩय उनका खफ शोषर् ककमा गमा है। अनेक प्र काय की अऺ भताओॊ के कायर् न केिर उनकी ऩहिान नगण्म यही है , फजकक उन्हें हभेशा गयीफी की खाई भें धकेरा गमा है , िो सैकडों ऩीह़िमों से िानियों से बी फदतय िीिन िीने को भिफ य हैं, धाशभतक औय ऩायॊऩरयक रोगों द् िाया दशरतों का हय सॊदबत भें शोषर् ककमा िाता यहा है। िषत १९९० के दशरत साहहत्म ऩय निय डारें तो मे िे फदराि थे िफ साभाजिक , आधथतक, यािनीततक औय साहहजत् मक ऺेत्रों भें प्र गतत हुई। दशरत साहहत्म १९९० से ऩहरे बी शरखा गमा था रेककन दशरत भहहराओॊ की सभस्माओॊ को उस तयह से नहीॊ उठामा गमा जिस तयह से १९९० के फाद उनकी सभस्माओॊ को उठामा गमा। बायतीम साभाजिक व् मिस् था भें दशरत भहहराओॊ की जस् थतत फहुत दमनीम है। दशरत भहहराएॊ दोहये अशबशाऩ से ग्रस् त हैं। ए क तो भहहरा होने का औय दसया दशरत भहहरा होने का। दशरत भहहराओॊ का रेखन औय दशरत भहहराओॊ को केंद्र भें यखकय ककमा गमा रेखन भुख् म रू ऩ से आधुतनक मुग की देन है। दशरत स्त्र ी िेतना सभाि औय साहहत्म भें दशरत भहहराओॊ के फ़िते शोषर् का ऩरयर्ाभ है। बायतीम सभाि भें हभेशा से ही िातत के आधाय ऩय भहहराओॊ के फीि बेदबाि होता यहा है। िातत आधारयत शोषर् के कायर् दशरत भहहराओॊ के अजस् तत् ि को हभेशा से नकाया गमा है। उन् हें ऩ ॊिीिादी सभाि द् िाया उऩबोग की िस् तु की तयह खयीदा औय फेिा िाता यहा है। दशरत भहहराएॊ इॊसान होते हुए बी िानियों की तयह िीने को अशबशप्त हैं। सभाि भें अऻानता के अॊधकाय के कायर् उनका हय रू ऩ भें शोषर् होता था। दशरत सभाि को सभाि भें अऩनी ब शभका स् थावऩत कयने के शरए हय कदभ ऩय सॊघषों का साभना कयना ऩडा। सभकारीन हहॊदी दशरत कथा साहहत्म ऩय िफ हभ निय डारते हैं तो मह फात साप तौय ऩय निय आती है। दशरत साहहत्मकायों ने आठिें दशक भें ही दशरत साहहत् म भें अऩनी उऩजस् थतत दित कयानी शुरू कय दी थी। अऩनी यिनाओॊ के भाध्मभ से मे रेखक उस सभाि की सच्िाई को रगाताय जिक्र कयने रगे िो सहदमों से दफा यहने के शरए अशबशप्त था। िमतनत ‘दशरत’ कहातनमों भें साभाजिक, यािनीततक, साॊस् कृततक, आधथतक, धाशभतक ऩरयप्रेक्ष् म भें फदरते हुए िीिन सॊदबत भें दशरत स्त्र ी ककस प्र काय की िुनौती साभना कय यहा है। इसका विश्रेषर्ात्भक अध्ममन ककमा गमा है। िततभान ऩरयदृश्म भें सॊिैधातनक अधधकायों औय िागरूकता अशबमानों के कायर् बायतीम साभाजिक सॊयिना भें कापी फदराि देखने को शभर यहे हैं। रेककन सभाि भें अबी बी स्त्र ी -ऩुरु ष, दशरत औय गैय-दशरत, अभीय औय गयीफ, ग्र ाभीर् औय शहयी , कारे औय गोये के फीि गहयी खाई है। दशरत भहहराओॊ की हारत फद से फदतय है। हाराॉकक, दशरतों औय भहहराओॊ की जस् थतत भें सुधायात्भक फदराि देखे िा यहे हैं। रेककन िातत , अऩभान, ततयस्काय , शोषर् औय उत् ऩीडन की भिफ त दीिाय को ऩ यी तयह से तोडने भें सभम रगेगा, रेककन अच्छी खफय मह है कक अफ दशरत रेखकों औय भहहरा रेखकों द् िाया दशरत भहहरा िीिन की बमािह त्र ासदी को सभाि के साभने राने औय उससे फिाने के शरए एक सॊमुक् त प्र मास ककमा िा यहा है। रेककन दशरत भहहराएॊ अबी बी ऩ र् त रू ऩ से ऩुरु षों की तयह िागरू क औय भिफ त नहीॊ हो ऩाई हैं। बायत की िततभान साभाजिक सॊयिना भें इन दशरत भहहराओॊ की दमनीम जस् थतत औय उससे भुजक् त के उनके प्र मासों का विश्रेषर् कयने औय रोगों को सभझाने के शरए भैंने 'आधुतनक दशरत कहातनमों भें स्त्र ी िेतना (िुनी हुई कहातनमों के विशेष सन् दबत भें) विषम ऩय शोध कयना उधित सभझा। अध् ममन की सुविधा के शरए शोध-प्र फॊध को कुर ऩाॉि अध्मामों भें विबक्त ककमा गमा है - प्र थभ अध्माम - 'दशरत स्त्र ी िेतना एक अध्ममन ' भें ‘िेतना’ शब्द , अथत, ऩरयबाषा, दशरत का ऩरयिम, दशरत स्त्र ी की अिधायर्ा , दशरत साहहत्म , बायतीम दशरत साहहत्म , कथा - साहहत्म के विशबन्न ऩरयदृश्म - ऩय प्र काश डारा गमा है। द् वितीम अध्माम - 'हहन्दी की प्र भुख दशरत कहातनमाॉ एिॊ स्त्र ी ऩात्र ' शीषतक के अॊतगतत आधुतनक दशरत कहातनमाॉ एिॊ स्त्र ी ऩात्रों का विश्रेषर् तक का अध्ममन ककमा है। दशरत स्त्र ी ऩात्रों ऩय सॊघषत , ऩीडडत दशरत स्त्र ी , प्र ततयोध के आिास फनी दशरत स्त्र ी , तनडय दशरत स्त्र ी का विशबन् न ऩहरुओॊ ऩय अध् ममन ककमा गमा है। तृतीम अध् माम - ‘दशरत स्त्र ी कहातनमों भें अजस्भ ता फोध एिॊ िीिन सॊघषत - िुनी हुई कहातनमों के सन्दबत भें ’ इसभें दशरत स्त्र ी अजस्भता , िीिन सॊघषत की साभाजित, आधथतक, साॊस् कृततक- धाशभतक ऩरयप्रेक्ष् म का विस् तृत अिरोकन ककमा गमा है। साथ ही िेतनाऩयक आन्दोरनों से प्रे रयत दशरत जस्त्रमों द् िाया अऩनी अजस्भता को ििद भें यखने के सॊघषतऩयक प्र मास का स क्ष् भ ऩयक अध्ममन ककमा गमा है। चतुथभ अध् माम का शीषतक है - 'दशरत स्त्र ी िेतना एिॊ प्र ततयोध िुनी हुई कहातनमों के सन्दबत भें । प्रस् तुत अध् माम भें प्र ततयोध का ऐततहाशसक ऩरयदृश्म , दशरत स्त्र ी एिॊ प्र ततयोध का साभाजिक, आधथतक, यािनैततक, धाशभतक, साॊस् कृततक ऩरयप्रेक्ष् म का विश् रेषर् ात् भक अध्ममन ककमा गमा है। इसभें दशरत भहहराओॊ के प्र ततयोध के विशबन्न रू ऩ अॊककत ककमा गमा है। ऩॊचभ अध्माम - 'आधुतनक दशरत कहातनमों का शशकऩ एिॊ बाषा िैशशष्ट् म' भें िुनी हुई दशरत कहातनमों को शशकऩगत िैशशष्ट्म एिॊ बाषा िैशशष्ट्म के आधाय ऩय विबाजित ककमा गमा है। शशकऩ, शशकऩ का अथत, ऩरयबाषा, स् िरूऩ , शशकऩगत िैशशष्ट् म के अॊतय विषमिस् तु, कथानक, िरयत्र धित्रर् , देशकार तथा िाताियर् , शीषतक का प्र मोिन , बाषा शैरी को अनुच् छेदों भें वििेधित ककमा गमा है। बाषा शैरी भें िर्तनात्भक शैरी , आत्भकथा शैरी , स् िप्न शैरी , सॊिाद शैरी, धित्रात्भक शैरी , नाटकीम शैरी, पैटैसी आदी शैरी का वििेिनात् भक अध् ममन प्रस् तुत ककमा गमा है। आधुतनक दशरत कहातनमों की बाषा िैशशष्ट्म भें शब्द िमन के अॊतय तत्सभ तत्बि , देशि शब्द , अॊग्रेजी , अयफी पायसी को सजम्भशरत ककमा गमा है। अध्मामों के फाद ‘उऩसॊहाय’ शीषतक के अन्तगतत अध्ममन -विश्रेषर् के साय सॊऺेऩ के साथ-साथ अध् ममन का तनष् कषत प्रस् तुत ककमा गमा है। उसके फाद ‘सॊदबत ग्र ॊ थ स िी’ भें अध् ममन के शरए प्र मुक् त आधाय ग्र ॊ थों एि सहामक ग्र ॊ थों का ऩरयिम हदमा गमा है। अध् ममन के शरए उऩमोगी ऩत्रत्र काओॊ औय िेफसाइट की स िी बी तदनन् तय सभाहहत की गमी है। अॊत भें ऩरयशशश्ट के अॊतगतत अऩने प्र काशशत शोध आरेख औय ‘प्रािारयसभ रयऩोटत ’ सॊक्न है। इस शोध प्र फॊद को अऩनी ऺ भता के अनुसाय त्रु हटहीन फनाने का बयसक प्र मास भैंने ककमा है। कपय बी महद कोई त्रु हट मा कभी शेष यही है तो उसके शरए भैं ऺ भाऩाथी हॉ।
  • No Thumbnail Available
    Item
    Adolescents of Arunthathiyar Population -An Exploratory Study
    (2018-08) Jahnavi Devi, S; Arockia Maraichelvi, K
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
  • No Thumbnail Available
    Item
    Agricultural Marketing Behaviour and Practices of Rural Farmers in Dibrugarh District, Assam
    (Avinashilingam, 2025-02) Sushmita Deori; Guide - Dr. S. Rajalakshmi
    Agriculture is a fundamental pillar of Assam's economy, with agricultural marketing playing a crucial role in informing farmers about crop values across various markets. This study, conducted in the Barbaruah Development Block of Dibrugarh district, Assam, aims to analyze the socio-economic characteristics of vegetable farmers, examine their marketing behaviour and practices, assess the knowledge and opinion on agricultural marketing, identify barriers in vegetable marketing and assess the impact of educational awareness on agricultural marketing. A total of 600 vegetable farmers were selected from six villages across two Gram Panchayats using a stratified random sampling method. The study found that sixty-six percent of the farmers were male, while thirty-four percent were female, with forty-three percent classified as marginal farmers. In terms of marketing practices, most of the farmers (93%) harvested their produce early in the morning, sixty-six percent engaged in sorting and grading and forty-two percent washed their produce before sale. Electronic weighing machines were used by fifty-seven percent of the farmers and fifty-three percent traveled 11 to 30 km to reach markets. Weekly markets were the preferred selling point for thirty four percent of the farmers, whereas forty one percent relied on commission agents. For packaging and transportation, seventy-five percent used jute or gunny bags, with bicycles being the most commonly used mode of transport. Also, farmers opted for direct payment and sold their produce based on volume, ensuring efficient market transactions. The findings also revealed that forty-four percent of the farmers exhibited a moderate level of marketing behavior, with a significant relationship observed between e ducational qualifications and marketing behaviour. Among the various influencing factors, income generation and sustainable livelihoods had the highest mean score of 3.00, while age showed a significant correlation at the 1% level. Factor analysis identified key elements shaping farmers’ opinions on vegetable marketing, including knowledge of preservation, transportation facilities, market accessibility and promotional activities. Major barriers reported by farmers included the high cost of inputs, low profitability, limited access to market information, poor road infrastructure and the high perishability of produce. Furthermore, an assessment of the impact of the educational awareness programme on farmers' knowledge, opinions and marketing behavior indicated a significant improvement with a highly significant change at the 1% level (p < 0.001). These findings highlight the importance of integrating both digital and traditional marketing strategies to enhance market access, improve price realization and promote sustainable agricultural practices. Keywords : Agriculture, Behaviour, Farmers, Marketing, Practices, Vegetables
  • No Thumbnail Available
    Item