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Negli ultimi due decenni c'è stata un'enorme ricerca nel campo dell'imaging medico, con il conseguente sviluppo della tecnologia informatica.L'imaging medico è diventato una delle parti importanti nella pratica medica di oggi, con vantaggi chiave come la diagnosi veloce, il risultato preciso e la sua efficacia in termini di costi.In questo progetto useremo HOG (Histogram of Oriented Gradients) e SVM (Support Vector Machine) per la regressione dei confini per la segmentazione delle immagini biomediche. Qui useremo MATLAB per il calcolo di HOG e SVM. MATLAB image processing toolbox sarà…mehr

Produktbeschreibung
Negli ultimi due decenni c'è stata un'enorme ricerca nel campo dell'imaging medico, con il conseguente sviluppo della tecnologia informatica.L'imaging medico è diventato una delle parti importanti nella pratica medica di oggi, con vantaggi chiave come la diagnosi veloce, il risultato preciso e la sua efficacia in termini di costi.In questo progetto useremo HOG (Histogram of Oriented Gradients) e SVM (Support Vector Machine) per la regressione dei confini per la segmentazione delle immagini biomediche. Qui useremo MATLAB per il calcolo di HOG e SVM. MATLAB image processing toolbox sarà ampiamente utilizzato per leggere, elaborare, visualizzare e salvare le immagini.
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Autorenporträt
Sra. Jyoti M. Waykule [Máster en Tecnología, Ingeniería Electrónica] [Doctorado en curso].Estoy trabajando como profesor asistente en la Universidad Sanjay Ghodawat, Kolhapur, Maharastra, India.