Andere Kunden interessierten sich auch für
![Segmentazione dell'immagine cerebrale utilizzando il clustering K-Means nella trasformazione della tonalità]( "Segmentazione dell'immagine cerebrale utilizzando il clustering K-Means nella trasformazione della tonalità")
Segmentazione dell'immagine cerebrale utilizzando il clustering K-Means nella trasformazione della tonalità29,99 €![Segmentation de l'image cérébrale à l'aide du clustering K-Means dans Hue Transform]( "Segmentation de l'image cérébrale à l'aide du clustering K-Means dans Hue Transform")
Segmentation de l'image cérébrale à l'aide du clustering K-Means dans Hue Transform29,99 €![Schätzung des Dienstauswahlaufwands für SOA-Anwendungen mithilfe von SCTs]( "Schätzung des Dienstauswahlaufwands für SOA-Anwendungen mithilfe von SCTs")
Schätzung des Dienstauswahlaufwands für SOA-Anwendungen mithilfe von SCTs49,90 €![Erkennung von Hirntumoren anhand von MRI-Bildern des Gehirns]( "Erkennung von Hirntumoren anhand von MRI-Bildern des Gehirns")
Erkennung von Hirntumoren anhand von MRI-Bildern des Gehirns39,90 €![DIMENSIONIERUNG EINES 4G-LTE-ZUGANGSNETZES MITHILFE DES TOOLS ATOOL]( "DIMENSIONIERUNG EINES 4G-LTE-ZUGANGSNETZES MITHILFE DES TOOLS ATOOL")
DIMENSIONIERUNG EINES 4G-LTE-ZUGANGSNETZES MITHILFE DES TOOLS ATOOL60,90 €![Wasserpumpen mithilfe von Photovoltaik]( "Wasserpumpen mithilfe von Photovoltaik")
Wasserpumpen mithilfe von Photovoltaik39,90 €![Präzisionsmedizin: AI-Anwendungen bei der Segmentierung von Hirntumoren]( "Präzisionsmedizin: AI-Anwendungen bei der Segmentierung von Hirntumoren")
Präzisionsmedizin: AI-Anwendungen bei der Segmentierung von Hirntumoren43,90 €
Für die präzise Segmentierung von normalem und pathologischem Gewebe in den MRT-Gehirnbildern wird eine effiziente Technik vorgeschlagen. Die vorgeschlagene Segmentierungstechnik führt zunächst einen Klassifizierungsprozess durch, indem sie K-Means-Clustering verwendet. Dies schlägt einen Herpes-Simplex-Virus-Ansatz zur Klassifizierung von Magnetresonanzbildern (MRT) des Gehirns vor, der auf einem farbkonvertierten K-Means-Clustering-Segmentierungsalgorithmus basiert. Die Segmentierung von Bildern nimmt im Bereich der Bildverarbeitung eine wichtige Stellung ein. Es wird immer wichtiger, wenn es typischerweise um medizinische Bilder geht. Ein bekanntes Segmentierungsproblem innerhalb der MRT ist die Aufgabe, Voxel nach ihrem Gewebetyp zu kennzeichnen, zu dem weiße Substanz, graue Substanz, Zerebrospinalflüssigkeit und manchmal pathologische Gewebe wie Tumore usw. gehören. Diese Arbeit beschreibt eine effiziente Methode zur automatischen Segmentierung von Hirntumoren.