Rilevamento di un tumore cerebrale da immagini di risonanza magnetica basato sulla matrice di co-occorrenza
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L'analisi automatica delle immagini mediche mediante la diagnosi analitica al computer è uno dei campi più interessanti dell'elaborazione delle immagini biomediche. Il sistema proposto fornisce tecniche relative all'analisi della risonanza magnetica. Viene presentata un'analisi statistica della struttura basata sullo schema di segmentazione dei tumori, che si concentra sull'analisi strutturale dei tessuti normali e anormali, aiutando i medici a evitare l'errore umano nell'interpretazione manuale dei contenuti medici. In questo studio, viene applicato un algoritmo di sogliatura avanzata per e...
L'analisi automatica delle immagini mediche mediante la diagnosi analitica al computer è uno dei campi più interessanti dell'elaborazione delle immagini biomediche. Il sistema proposto fornisce tecniche relative all'analisi della risonanza magnetica. Viene presentata un'analisi statistica della struttura basata sullo schema di segmentazione dei tumori, che si concentra sull'analisi strutturale dei tessuti normali e anormali, aiutando i medici a evitare l'errore umano nell'interpretazione manuale dei contenuti medici. In questo studio, viene applicato un algoritmo di sogliatura avanzata per estrarre la parte anormale dalla risonanza magnetica 2D. I campioni di età e casi diversi sono stati prelevati dalla città medica AL-Imammain Al-Kadhimain e dall'Istituto di Radiologia. Calcolando l'area del tessuto anormale (tumore), viene poi applicata la trasformazione Wavelet, una tecnica di stima del segnale che sfrutta le capacità di denoising del segnale. Ottenuta una caratteristica statistica, viene applicato un metodo ibrido di clustering k-mean, un metodo di cluster analysis che mira a suddividere le immagini in cluster. Infine, è stato creato un algoritmo per colorare le immagini in base al confine. Questo aiuta a separare la parte anormale in k cluster.
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