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Au cours des deux dernières décennies, des recherches considérables ont été menées dans le domaine de l'imagerie médicale, avec le développement ultérieur de la technologie informatique.L'imagerie médicale est devenue l'une des parties importantes de la pratique médicale d'aujourd'hui, avec des avantages clés tels qu'un diagnostic rapide, un résultat précis et son rapport coût-efficacité.Dans ce projet, nous allons utiliser HOG (Histogramme des gradients orientés) et SVM (Support Vector Machine) pour la régression de frontière pour la segmentation des images biomédicales. Nous utiliserons…mehr

Produktbeschreibung
Au cours des deux dernières décennies, des recherches considérables ont été menées dans le domaine de l'imagerie médicale, avec le développement ultérieur de la technologie informatique.L'imagerie médicale est devenue l'une des parties importantes de la pratique médicale d'aujourd'hui, avec des avantages clés tels qu'un diagnostic rapide, un résultat précis et son rapport coût-efficacité.Dans ce projet, nous allons utiliser HOG (Histogramme des gradients orientés) et SVM (Support Vector Machine) pour la régression de frontière pour la segmentation des images biomédicales. Nous utiliserons MATLAB pour le calcul du HOG et du SVM. La boîte à outils de traitement d'images de MATLAB sera largement utilisée pour lire, traiter, visualiser et sauvegarder les images.
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Autorenporträt
Sra. Jyoti M. Waykule [Máster en Tecnología, Ingeniería Electrónica] [Doctorado en curso].Estoy trabajando como profesor asistente en la Universidad Sanjay Ghodawat, Kolhapur, Maharastra, India.