Frühzeitige Erkennung von Lungenkrebs mit Hilfe verschiedener Bildverarbeitungstechniken - K, Nirmalakumari;R, Harikumar;C., Ganesh Babu
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Lungenkrebs erweist sich als eine erschütternde Bedrohung für den Menschen, die häufiger bei Menschen auftritt, die zu rauchen pflegten. Von 100 verschiedenen Krebsarten, die im menschlichen Körper beobachtet werden, ist dies die am dritthäufigsten vorkommende Krebsart mit geringer Überlebensrate. Eine frühzeitige Erkennung von Lungenkrebs kann die Überlebenschance von Menschen erhöhen. Verschiedene Bildverarbeitungs- und Soft-Computing-Techniken können verwendet werden, um Krebszellen aus medizinischen Bildern zu bestimmen. Die Bildverarbeitung ist einer der Bereiche zur Erkennung von…mehr

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Produktbeschreibung
Lungenkrebs erweist sich als eine erschütternde Bedrohung für den Menschen, die häufiger bei Menschen auftritt, die zu rauchen pflegten. Von 100 verschiedenen Krebsarten, die im menschlichen Körper beobachtet werden, ist dies die am dritthäufigsten vorkommende Krebsart mit geringer Überlebensrate. Eine frühzeitige Erkennung von Lungenkrebs kann die Überlebenschance von Menschen erhöhen. Verschiedene Bildverarbeitungs- und Soft-Computing-Techniken können verwendet werden, um Krebszellen aus medizinischen Bildern zu bestimmen. Die Bildverarbeitung ist einer der Bereiche zur Erkennung von Lungenkrebs. In der Bildverarbeitung gibt es verschiedene Algorithmen, um die Tumore zu erkennen. Die grundlegenden Techniken sind Konvertierung, Segmentierung, Histogramm, Thresholding, Verbesserungstechniken. Die vorgeschlagenen Methoden umfassen Vorverarbeitung, Histogrammerzeugung, Segmentierung, Schwellenwertbildung und zusätzlich einen Template-Matching-Algorithmus. In dieser Technik verwenden wir das CT-Scan-Bild für den gesamten Prozess.
Autorenporträt
K. Nirmalakumari è professore assistente (livello III) presso il Dipartimento di ECE, Bannari Amman Institute of Technology, Sathyamangalam.