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Synopsis
Ce livre vise à développer un système intelligent d'identification du cancer du sein (ICBIS) basé sur des techniques de traitement d'image et un classificateur de réseau neuronal. Récemment, de nombreux chercheurs ont développé des systèmes de reconnaissance d'image pour classer les tumeurs cancéreuses du sein en utilisant différentes techniques de traitement d'image et de classification. Le défi est l'extraction des caractéristiques réelles qui distinguent la tumeur bénigne et maligne. Les classifications des images du cancer du sein ont été effectuées en utilisant les caractéristiques de forme et de texture des images. L'asymétrie, la rondeur, les niveaux d'intensité et plus encore sont les caractéristiques exactes de forme et de texture qui distinguent les deux types de tumeurs du sein. Des techniques de traitement d'image sont utilisées afin de détecter la tumeur et d'extraire la région d'intérêt de la mammographie. Les opérations de traitement de données suivantes ont été effectuées pour la détection d'images : seuillage, filtrage et ajustements, détection continue des bords, et certaines opérations morphologiques. Les caractéristiques de forme et de texture sont ensuite extraites à l'aide de l'algorithme GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) afin de classer avec précision les mammographies en tumeurs normales, bénignes et malignes.
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Intelligent Breast Cancer Identification System
Edité par
LAP Lambert Academic Publishing Apr 2015, 2015
ISBN 10 : 3659689769
ISBN 13 : 9783659689765
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book aims to develop an intelligent breast cancer identification (ICBIS) system based on image processing techniques and neural network classifier. Recently, many researchers have developed image recognition systems for classifying breast cancer tumors using different image processing and classification techniques. The challenge is the extraction of the real features that distinguish the benign and malignant tumor. The classifications of breast cancer images have been performed using the shape and texture characteristics of the images. The asymmetry, roundness, intensity levels and more are the exact shape and texture features that distinguish the two types of breast tumors. Image processing techniques are used in order to detect tumor and extract the region of interest from the mammogram. The following data processing operations have been done for detection of images: thresholding, filtering and adjustments, canny edge detection, and some morphological operations. Shape and texture features are then extracted using GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) algorithm in order to accurately classify the mammograms into normal, benign, and malignant tumors. 96 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659689765
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book aims to develop an intelligent breast cancer identification (ICBIS) system based on image processing techniques and neural network classifier. Recently, many researchers have developed image recognition systems for classifying breast cancer tumors using different image processing and classification techniques. The challenge is the extraction of the real features that distinguish the benign and malignant tumor. The classifications of breast cancer images have been performed using the shape and texture characteristics of the images. The asymmetry, roundness, intensity levels and more are the exact shape and texture features that distinguish the two types of breast tumors. Image processing techniques are used in order to detect tumor and extract the region of interest from the mammogram. The following data processing operations have been done for detection of images: thresholding, filtering and adjustments, canny edge detection, and some morphological operations. Shape and texture features are then extracted using GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) algorithm in order to accurately classify the mammograms into normal, benign, and malignant tumors. N° de réf. du vendeur 9783659689765
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Helwan AbdulkaderMr. Abdulkader Helwan was born in Tripoli/Lebanon. He studied in Lebanon at Al Manar University of Tripoli where he successfully completed his degree:a B.E. in Biomedical engineering. As a scholar he continued for an. N° de réf. du vendeur 24561183
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book aims to develop an intelligent breast cancer identification (ICBIS) system based on image processing techniques and neural network classifier. Recently, many researchers have developed image recognition systems for classifying breast cancer tumors using different image processing and classification techniques. The challenge is the extraction of the real features that distinguish the benign and malignant tumor. The classifications of breast cancer images have been performed using the shape and texture characteristics of the images. The asymmetry, roundness, intensity levels and more are the exact shape and texture features that distinguish the two types of breast tumors. Image processing techniques are used in order to detect tumor and extract the region of interest from the mammogram. The following data processing operations have been done for detection of images: thresholding, filtering and adjustments, canny edge detection, and some morphological operations. Shape and texture features are then extracted using GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) algorithm in order to accurately classify the mammograms into normal, benign, and malignant tumors.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 96 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659689765
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