Taschenbuch. Condici�n: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Une technique efficace est propos�e pour la segmentation pr�cise des tissus normaux et pathologiques dans les images c�r�brales IRM. La technique de segmentation propos�e effectue initialement un processus de classification en utilisant le regroupement K-means. Ceci propose une approche du virus de l'herp�s simplex pour la classification des images par r�sonance magn�tique (IRM) c�r�brales bas�es sur un algorithme de segmentation en cluster K-means converti en couleurs. La segmentation des images occupe une place importante dans le domaine du traitement d'images. Cela devient plus important lorsqu'il s'agit g�n�ralement d'images m�dicales. Un probl�me de segmentation bien connu en IRM est la t�che de marquage des voxels en fonction de leur type de tissu, qui comprend la mati�re blanche, la mati�re grise, le liquide c�phalorachidien et parfois des tissus pathologiques comme une tumeur, etc. Cette th�se d�crit une m�thode efficace pour la segmentation automatique des tumeurs c�r�brales. 64 pp. Franz�sisch. N� de ref. del art�culo: 9786206482017

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Segmentation de l'image c�r�brale � l'aide du clustering K-Means dans Hue Transform : Segmentation des images de r�sonance magn�tique c�r�brale

Rajnisha Verma

Publicado por Editions Notre Savoir

ISBN 10: 6206482014 ISBN 13: 9786206482017

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Taschenbuch. Condici�n: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Une technique efficace est propos�e pour la segmentation pr�cise des tissus normaux et pathologiques dans les images c�r�brales IRM. La technique de segmentation propos�e effectue initialement un processus de classification en utilisant le regroupement K-means. Ceci propose une approche du virus de l'herp�s simplex pour la classification des images par r�sonance magn�tique (IRM) c�r�brales bas�es sur un algorithme de segmentation en cluster K-means converti en couleurs. La segmentation des images occupe une place importante dans le domaine du traitement d'images. Cela devient plus important lorsqu'il s'agit g�n�ralement d'images m�dicales. Un probl�me de segmentation bien connu en IRM est la t�che de marquage des voxels en fonction de leur type de tissu, qui comprend la mati�re blanche, la mati�re grise, le liquide c�phalorachidien et parfois des tissus pathologiques comme une tumeur, etc. Cette th�se d�crit une m�thode efficace pour la segmentation automatique des tumeurs c�r�brales. N� de ref. del art�culo: 9786206482017

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