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El encondroma es un tipo de tumor que se origina en la médula ósea y representa el 10-25% de todos los tumores comunes. Este manuscrito propone un enfoque para detectar el cáncer de encondroma en imágenes de RM. El enfoque previsto incluye un método de preprocesamiento, como el filtro gaussiano, para eliminar el ruido y suavizar las imágenes. La segmentación es el método principal que proporciona un conocimiento preciso sobre la imagen utilizando el método Markov Random Filed. La extracción de características y el clasificador Naive Bayes funcionan eficazmente y detectan las células cancerosas…mehr

Produktbeschreibung
El encondroma es un tipo de tumor que se origina en la médula ósea y representa el 10-25% de todos los tumores comunes. Este manuscrito propone un enfoque para detectar el cáncer de encondroma en imágenes de RM. El enfoque previsto incluye un método de preprocesamiento, como el filtro gaussiano, para eliminar el ruido y suavizar las imágenes. La segmentación es el método principal que proporciona un conocimiento preciso sobre la imagen utilizando el método Markov Random Filed. La extracción de características y el clasificador Naive Bayes funcionan eficazmente y detectan las células cancerosas afectadas por el encondroma. El enfoque propuesto funciona de forma potente y también distingue la presencia de encondroma en las imágenes de RM.
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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.