Abdulkader Helwan / Rahib Abiyev
Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Celem niniejszej książki jest opracowanie inteligentnego systemu identyfikacji raka piersi (ICBIS) opartego na technikach przetwarzania obrazu i klasyfikatorze sieci neuronowej. W ostatnim czasie wielu badaczy opracowało systemy rozpoznawania obrazów służące do klasyfikacji nowotworów piersi przy użyciu różnych technik przetwarzania obrazów i klasyfikacji. Wyzwaniem jest wydobycie rzeczywistych cech, które odróżniają nowotwory łagodne od złośliwych. Klasyfikacja obrazów raka piersi została przeprowadzona przy użyciu charakterystyki kształtu i tekstury obrazów. Asymetria, okrągłość, poziomy intensywności i inne cechy są dokładnymi cechami kształtu i tekstury, które odróżniają dwa rodzaje nowotworów piersi. Techniki przetwarzania obrazów są wykorzystywane w celu wykrycia guza i wyodrębnienia obszaru zainteresowania z mammografii. W celu wykrycia obrazów przeprowadzono następujące operacje przetwarzania danych: progowanie, filtrowanie i dostosowywanie, wykrywanie krawędzi Canny’ego oraz niektóre operacje morfologiczne. Następnie wyodrębniono cechy kształtu i tekstury za pomocą algorytmu GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) w celu dokładnej klasyfikacji mammografii na guzy normalne, łagodne i złośliwe.