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Neue multifraktale Techniken für die Musteranalyse in biomedizinischen Bildern

Neue multifraktale Techniken für die Musteranalyse in biomedizinischen Bildernvon Musibau Adekunle Ibrahim
Über Neue multifraktale Techniken für die Musteranalyse in biomedizinischen Bildern

In diesem Buch werden verschiedene multifraktale Techniken zur Erkennung, Klassifizierung und Analyse medizinischer Bilder entwickelt und bewertet. Das Besondere an diesem Buch ist, dass es die Multifraktalanalyse als Werkzeug zur Lösung von Klassifizierungsproblemen in biomedizinischen Bildern verwendet, da die Skalierungseigenschaften der meisten natürlichen Bilder Selbstähnlichkeitseigenschaften aufweisen, die bei den meisten medizinischen Krankheiten sehr häufig sind. Diese Forschungsarbeit untersucht die Strukturen von Emphysem-CT-Bildern und extrahiert die statistischen Selbstähnlichkeitsmerkmale, die durch den Holder-Exponenten gekennzeichnet sind, um neue Deskriptoren für die Musterklassifizierung zu entwickeln. Die in diesem Buch erzielten Ergebnisse könnten in akademischen Umgebungen, Forschungsinstituten und auch zur Unterstützung von Fachleuten im Bereich der Medizin sehr nützlich sein.

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  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9786205719343
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 104
  • Veröffentlicht:
  • 24. Februar 2023
  • Abmessungen:
  • 150x7x220 mm.
  • Gewicht:
  • 173 g.
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Beschreibung von Neue multifraktale Techniken für die Musteranalyse in biomedizinischen Bildern

In diesem Buch werden verschiedene multifraktale Techniken zur Erkennung, Klassifizierung und Analyse medizinischer Bilder entwickelt und bewertet. Das Besondere an diesem Buch ist, dass es die Multifraktalanalyse als Werkzeug zur Lösung von Klassifizierungsproblemen in biomedizinischen Bildern verwendet, da die Skalierungseigenschaften der meisten natürlichen Bilder Selbstähnlichkeitseigenschaften aufweisen, die bei den meisten medizinischen Krankheiten sehr häufig sind. Diese Forschungsarbeit untersucht die Strukturen von Emphysem-CT-Bildern und extrahiert die statistischen Selbstähnlichkeitsmerkmale, die durch den Holder-Exponenten gekennzeichnet sind, um neue Deskriptoren für die Musterklassifizierung zu entwickeln. Die in diesem Buch erzielten Ergebnisse könnten in akademischen Umgebungen, Forschungsinstituten und auch zur Unterstützung von Fachleuten im Bereich der Medizin sehr nützlich sein.

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