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Das vorgeschlagene Verfahren zur Erkennung und Lokalisierung von Hirntumoren umfasst folgende Schritte: (i) Bildaufnahme, (ii) Vorverarbeitung, (iii) Kantenerkennung, (iv) morphologische Operationen. Nach der Schwellenwertbildung erscheinen Tumore als rein weiße Flecken auf rein schwarzem Hintergrund. Der Algorithmus umfasst zwei Stufen: Zunächst erfolgt die Vorverarbeitung des gegebenen MRT-Bildes, anschließend die Segmentierung. - Bildaufnahme (Erfassung von MRT-Scans). - Bilder werden in MATLAB in Form einer 2D-Matrix gespeichert. - Vorverarbeitung: (i) Bildaufnahme (Erfassung von…mehr

Produktbeschreibung
Das vorgeschlagene Verfahren zur Erkennung und Lokalisierung von Hirntumoren umfasst folgende Schritte: (i) Bildaufnahme, (ii) Vorverarbeitung, (iii) Kantenerkennung, (iv) morphologische Operationen. Nach der Schwellenwertbildung erscheinen Tumore als rein weiße Flecken auf rein schwarzem Hintergrund. Der Algorithmus umfasst zwei Stufen: Zunächst erfolgt die Vorverarbeitung des gegebenen MRT-Bildes, anschließend die Segmentierung. - Bildaufnahme (Erfassung von MRT-Scans). - Bilder werden in MATLAB in Form einer 2D-Matrix gespeichert. - Vorverarbeitung: (i) Bildaufnahme (Erfassung von MRT-Scans). (ii) Kantenerkennung durch Medianfilterung. (iii) Bilddilatation - Verarbeitungsphase: Dazu gehört die Analyse des 2D-Bildes mit MATLAB-Befehlen, die Extraktion des Tumoranteils erfolgt mit Hilfe von Segmentierungsmethoden.
Autorenporträt
Die medizinische Bildverarbeitung ist derzeit eines der anspruchsvollsten und aufstrebendsten Gebiete. In diesem Bereich ist die Erkennung von Hirntumoren anhand von MRT-Aufnahmen des Gehirns aufgrund der komplexen Struktur des Gehirns zu einer der größten Herausforderungen geworden. Hier wird ein computergestütztes Diagnosesystem zur Erkennung der Tumortextur in der biologischen Forschung vorgeschlagen.