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Ein Enchondrom ist eine Art von Tumor, der im Knochenmark entsteht und bis zu 10-25% aller häufigen Tumoren ausmacht. Dieses Manuskript schlägt einen Ansatz zur Erkennung von Enchondromen in MR-Bildern vor. Der geplante Ansatz umfasst Vorverarbeitungsmethoden wie den Gauß-Filter, um Rauschen zu beseitigen und Bilder zu glätten. Die Segmentierung ist die wichtigste Methode, die mithilfe der Markov-Random-Filed-Methode genaue Informationen über das Bild liefert. Die Merkmalsextraktion und der Naive Bayes-Klassifikator arbeiten effizient und erkennen die Krebszellen, die vom Enchondrom betroffen…mehr

Produktbeschreibung
Ein Enchondrom ist eine Art von Tumor, der im Knochenmark entsteht und bis zu 10-25% aller häufigen Tumoren ausmacht. Dieses Manuskript schlägt einen Ansatz zur Erkennung von Enchondromen in MR-Bildern vor. Der geplante Ansatz umfasst Vorverarbeitungsmethoden wie den Gauß-Filter, um Rauschen zu beseitigen und Bilder zu glätten. Die Segmentierung ist die wichtigste Methode, die mithilfe der Markov-Random-Filed-Methode genaue Informationen über das Bild liefert. Die Merkmalsextraktion und der Naive Bayes-Klassifikator arbeiten effizient und erkennen die Krebszellen, die vom Enchondrom betroffen sind. Der vorgeschlagene Ansatz ist sehr leistungsfähig und unterscheidet auch das Vorhandensein von Enchondromen in MR-Bildern.
Autorenporträt
O Sr. Siva Kumaran recebeu o grau de M.Tech(VLSI Design)da Universidade SRM, Chennai . Actualmente, trabalha como MATLAB PROGRAMER em PHOTON TECHNOLOGIES,CHENNAI,INDIA. Tem cerca de 10 anos de experiência em investigação nas áreas de Processamento de Imagem,Processamento de Fala e em VLSI. Actualmente está envolvido no Desenvolvimento de Drones.