Maschinelles Lernen zur Identifizierung optimaler Cluster in MRI-Bildern - Thogaru, Sathvik;Kathala, Krishna Chaitanya Rao;Ashok, Komal Vyas
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Eine genaue Tumorextraktion ist bei Hirntumoren aufgrund der komplexen Struktur des Gehirns eine kritische Aufgabe. Die Segmentierung ist ein wichtiger Prozess zur Extraktion verdächtiger Regionen aus komplexen medizinischen Bildern. Die automatische Erkennung von Hirntumoren mit Hilfe von MRT-Bildern kann einen wertvollen Ausblick auf die Genauigkeit früherer Hirntumorerkennungen bieten. Dieses Buch befasst sich mit der Frage, wie man mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens optimale Cluster aus MRT-Bildern erstellen kann, und zwar anhand von Beispieldatensätzen.

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Produktbeschreibung
Eine genaue Tumorextraktion ist bei Hirntumoren aufgrund der komplexen Struktur des Gehirns eine kritische Aufgabe. Die Segmentierung ist ein wichtiger Prozess zur Extraktion verdächtiger Regionen aus komplexen medizinischen Bildern. Die automatische Erkennung von Hirntumoren mit Hilfe von MRT-Bildern kann einen wertvollen Ausblick auf die Genauigkeit früherer Hirntumorerkennungen bieten. Dieses Buch befasst sich mit der Frage, wie man mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens optimale Cluster aus MRT-Bildern erstellen kann, und zwar anhand von Beispieldatensätzen.
Autorenporträt
Sathvik Thogaru, Krishna Chaitanya Rao, Komal Vyas haben ihr Studium der Informatik und des Ingenieurwesens mit dem B.Tech abgeschlossen. Sie haben auf verschiedenen Konferenzen Forschungsarbeiten vorgestellt und in renommierten, indexierten Zeitschriften veröffentlicht. Ihre Forschungsschwerpunkte sind Big Data und Informationssicherheit.