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Il tumore al cervello è una delle malattie più pericolose per la vita e quindi il suo rilevamento dovrebbe essere veloce e accurato. Questo può essere ottenuto con l'esecuzione di tecniche automatizzate di rilevamento del tumore su immagini mediche. Sono state proposte molte tecniche automatizzate utilizzate per la segmentazione delle immagini. Qui proponiamo una tecnica automatizzata ed efficiente di rilevamento dei tumori cerebrali, implementata su immagini di tomografia a emissione di positroni (PET). La simulazione del lavoro proposto è fatta in MATLAB. La segmentazione del tumore al cervello su immagini di Tomografia ad Emissione di Positroni (PET) è un compito molto difficile e importante per la diagnosi medica. Questa tesi descrive i processi e le tecniche per rilevare il tumore al cervello da immagini PET utilizzando ANN (Artificial Neural Network) che è applicato la maggior parte dell'intelligenza artificiale in immagini biomediche per la classificazione e il riconoscimento. Nel sistema proposto, in un primo momento pre-elaborazione e post-elaborazione delle immagini PET viene eseguita per migliorare poi l'immagine elaborata è essere più adatto per l'analisi e classifica le immagini del tumore. Qui viene usato il rilevamento dei bordi di Sobel per segmentare le immagini PET. Nella seconda fase, l'analisi delle caratteristiche statistiche viene estratta dalle immagini PET. Il tumore al cervello è una delle malattie più pericolose per la vita e quindi il suo rilevamento dovrebbe essere veloce e accurato. Questo può essere ottenuto con l'esecuzione di tecniche automatizzate di rilevamento del tumore su immagini mediche. Sono state proposte molte tecniche automatizzate utilizzate per la segmentazione delle immagini. Qui proponiamo una tecnica automatizzata ed efficiente di rilevamento dei tumori cerebrali, implementata su immagini di tomografia a emissione di positroni (PET). La simulazione del lavoro proposto è fatta in MATLAB. La segmentazione del tumore al cervello su immagini di Tomografia ad Emissione di Positroni (PET) è un compito molto difficile e importante per la diagnosi medica. Questa tesi descrive i processi e le tecniche per rilevare il tumore al cervello da immagini PET utilizzando ANN (Artificial Neural Network) che è applicato la maggior parte dell'intelligenza artificiale in immagini biomediche per la classificazione e il riconoscimento. Nel sistema proposto, in un primo momento pre-elaborazione e post-elaborazione delle immagini PET viene eseguita per migliorare poi l'immagine elaborata è essere più adatto per l'analisi e classifica le immagini del tumore. Qui viene usato il rilevamento dei bordi di Sobel per segmentare le immagini PET. Nella seconda fase, l'analisi delle caratteristiche statistiche viene estratta dalle immagini PET.
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