Segmentação e extracção de imagens de MR usando PCNN - Mehena, Jibanananda
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A segmentação de imagens é descrita como a divisão de uma imagem num número finito de regiões semanticamente não sobrepostas. Em aplicações médicas, é um processo fundamental na maioria dos sistemas que apoiam o diagnóstico médico, o planeamento cirúrgico e os tratamentos. Geralmente, este processo é feito manualmente por clínicos, o que pode ser demorado e enfadonho. Para aliviar o problema, foram propostos vários métodos de segmentação interactiva. Redes Neurais Acopladas por Pulso (PCNN) é uma rede auto-organizada que não requer formação e a rede foi construída através da simulação das…mehr

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Produktbeschreibung
A segmentação de imagens é descrita como a divisão de uma imagem num número finito de regiões semanticamente não sobrepostas. Em aplicações médicas, é um processo fundamental na maioria dos sistemas que apoiam o diagnóstico médico, o planeamento cirúrgico e os tratamentos. Geralmente, este processo é feito manualmente por clínicos, o que pode ser demorado e enfadonho. Para aliviar o problema, foram propostos vários métodos de segmentação interactiva. Redes Neurais Acopladas por Pulso (PCNN) é uma rede auto-organizada que não requer formação e a rede foi construída através da simulação das actividades dos neurónios do córtex visual do mamífero. A PCNN é única de outras técnicas devido à sua saída pulsada síncrona, limiar ajustável e parâmetros controláveis. O sistema de córtex visual dos mamíferos foi a espinha dorsal para o desenvolvimento do PCNN. O córtex visual de gatos e cobaias ajudou no desenvolvimento de alguns modelos digitais. Estão em curso investigações sobre técnicas de segmentação de imagem no campo médico utilizando o PCNN. Este livro descreveu uma ideia abrangente para a segmentação de imagens de MR com base em Redes Neurais de Acoplamento de Pulso.
Autorenporträt
O Dr. J.Mehena está actualmente a trabalhar como Professor e Chefe do Departamento de Engenharia Electrónica e de Telecomunicações na DRIEMS, Cuttack, Odisha, Índia.Ele tem 18 anos de experiência de ensino e investigação. Recebeu o seu M. Tech in Electronics Eng. do Visvesvaraya National Institute of Technology (VNIT), Nagpur & Ph.D. na área de Digit.