Erkennung von Wirbelsäulenkrankheiten mitHOG-SVM - Waykule, Prof. Jyoti M.
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In den letzten zwei Jahrzehnten wurde auf dem Gebiet der medizinischen Bildgebung viel geforscht, und die Computertechnologie hat sich weiter entwickelt.Die medizinische Bildgebung ist zu einem wichtigen Bestandteil der heutigen medizinischen Praxis geworden, mit entscheidenden Vorteilen wie schnelle Diagnose, präzise Ergebnisse und Kosteneffizienz.In diesem Projekt werden wir HOG (Histogram of Oriented Gradients) und SVM (Support Vector Machine) zur Grenzregression für die biomedizinische Bildsegmentierung verwenden. Hier werden wir MATLAB für die Berechnung von HOG und SVM verwenden. Die…mehr

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Produktbeschreibung
In den letzten zwei Jahrzehnten wurde auf dem Gebiet der medizinischen Bildgebung viel geforscht, und die Computertechnologie hat sich weiter entwickelt.Die medizinische Bildgebung ist zu einem wichtigen Bestandteil der heutigen medizinischen Praxis geworden, mit entscheidenden Vorteilen wie schnelle Diagnose, präzise Ergebnisse und Kosteneffizienz.In diesem Projekt werden wir HOG (Histogram of Oriented Gradients) und SVM (Support Vector Machine) zur Grenzregression für die biomedizinische Bildsegmentierung verwenden. Hier werden wir MATLAB für die Berechnung von HOG und SVM verwenden. Die MATLAB-Bildverarbeitungs-Toolbox wird ausgiebig zum Lesen, Verarbeiten, Visualisieren und Speichern der Bilder verwendet.
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.