Andere Kunden interessierten sich auch für
![Deteção de lesões utilizando a estrutura segmentada da retina]( "Deteção de lesões utilizando a estrutura segmentada da retina")
Deteção de lesões utilizando a estrutura segmentada da retina26,99 €![Rediseño de la disposición de la planta mediante el mecanismo de enlaces]( "Rediseño de la disposición de la planta mediante el mecanismo de enlaces")
Rediseño de la disposición de la planta mediante el mecanismo de enlaces26,99 €![Análisis de riesgos de un tanque de almacenamiento de butano mediante el método HAZOP]( "Análisis de riesgos de un tanque de almacenamiento de butano mediante el método HAZOP")
Análisis de riesgos de un tanque de almacenamiento de butano mediante el método HAZOP43,99 €![Predicción del riesgo respiratorio por contaminación atmosférica mediante Deep Learning]( "Predicción del riesgo respiratorio por contaminación atmosférica mediante Deep Learning")
Predicción del riesgo respiratorio por contaminación atmosférica mediante Deep Learning43,99 €![Rilevamento delle lesioni utilizzando la struttura segmentata della retina]( "Rilevamento delle lesioni utilizzando la struttura segmentata della retina")
Rilevamento delle lesioni utilizzando la struttura segmentata della retina26,99 €![Revisión exhaustiva de la adaptación al cambio climático y su mitigación]( "Revisión exhaustiva de la adaptación al cambio climático y su mitigación")
Revisión exhaustiva de la adaptación al cambio climático y su mitigación32,99 €![Discurso y práctica de la participación social]( "Discurso y práctica de la participación social")
Discurso y práctica de la participación social36,99 €
La morfología de la retina indica enfermedades como la retinopatía diabética, el glaucoma y la hipertensión. La extracción automática de lesiones a partir de imágenes de retina puede ayudar en el diagnóstico precoz y la detección de enfermedades comunes como la retinopatía diabética. Identificación automatizada de patologías de exudados en imágenes de fondo de ojo de retinopatía basada en fuzzy c means clustering. Este enfoque emplea una ejecución secuencial única de operadores morfológicos para extraer características de la imagen de fondo de ojo como vasos, lesiones rojas y lesiones blancas junto con el análisis de características de textura. Finalmente, las características seleccionadas se pasan al conocido clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM) que clasifica las imágenes en clases normales y anormales y se pueden extraer las regiones anormales.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.