توضیحاتی در مورد کتاب Hybrid Image Processing Methods for Medical Image Examination
نام کتاب : Hybrid Image Processing Methods for Medical Image Examination
عنوان ترجمه شده به فارسی : روش های پردازش تصویر ترکیبی برای معاینه تصویر پزشکی
سری :
نویسندگان : Venkatesan Rajinikanth, E Priya, Hong Lin, Fuhua Lin
ناشر : CRC Press
سال نشر : 2021
تعداد صفحات : 188
[201]
ISBN (شابک) : 9781000300185 , 1000300188
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 28 Mb
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
توضیحاتی در مورد کتاب :
با توجه به نتایج بهتر مورد انتظار از معاینه مجموعه داده های پزشکی (تصاویر) با روشهای هیبریدی (ادغام آستانه و تقسیم بندی) روشهای پردازش تصویر ، این کار بر اجرای تکنیک های معاینه تصویر ترکیبی احتمالی برای تصاویر پزشکی متمرکز است. این روش های مختلف آستانه تصویر و تقسیم بندی را توصیف می کند که برای توسعه چنین ابزار پردازش ترکیبی ضروری است. علاوه بر این ، این کتاب جزئیات اساسی ، مانند تهیه تصویر آزمون ، اجرای یک عملیات آستانه انتخاب شده ، ارزیابی تصویر آستانه و اجرای روش تقسیم بندی و ارزیابی آن را ارائه می دهد ، که توسط مطالعات موردی مربوطه پشتیبانی می شود. Aimed at researchers/graduate students in the medical image processing domain, image processing, and computer engineering, this book: Provides broad background on various image thresholding and segmentation techniques Discusses information on various assessment metrics and the confusion matrix Proposes integration of the thresholding technique with the bio-inspired algorithms Explores case studies including MRI, CT, dermoscopy, and ultrasound images Includes separate chapters on machine learning and deep یادگیری برای پردازش تصویر پزشکی
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
In view of better results expected from examination of medical datasets (images) with hybrid (integration of thresholding and segmentation) image processing methods, this work focuses on implementation of possible hybrid image examination techniques for medical images. It describes various image thresholding and segmentation methods which are essential for the development of such a hybrid processing tool. Further, this book presents the essential details, such as test image preparation, implementation of a chosen thresholding operation, evaluation of threshold image, and implementation of segmentation procedure and its evaluation, supported by pertinent case studies. Aimed at researchers/graduate students in the medical image processing domain, image processing, and computer engineering, this book: Provides broad background on various image thresholding and segmentation techniques Discusses information on various assessment metrics and the confusion matrix Proposes integration of the thresholding technique with the bio-inspired algorithms Explores case studies including MRI, CT, dermoscopy, and ultrasound images Includes separate chapters on machine learning and deep learning for medical image processing