Optimized Deep Learning for Medical Image Retrieval and Classification : A Framework
Lingua: inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Computer Aided Diagnosis (CAD) has been a key research area for a decade. CAD systems can help to detect and classify diseases by automating/semi-automating medical image analysis. Computer Aided Diagnosis deals with different medical image modalities and comprises two main functionalities. One is image retrieval, i.e. retrieving similar kinds of images and the second is classification for a given input image. Medical images come in various modalities (e.g., X-ray, MRI, CT scans) and formats, leading to challenges in developing a unified approach for feature extraction, retrieval, and classification across diverse image types which are essential for developing CAD systems. Traditional retrieval methods such as text annotation and histogram-based approaches suffer from several critical drawbacks. This work focuses on developing Content-Based Medical Image Retrieval (CBMIR) and Classification models which can be used in developing efficient CAD systems and in turn can provide complete assistance to radiologists and doctors in diagnosing diseases effectively.…
Codice articolo 9786207479771
- Titolo
- Optimized Deep Learning for Medical Image Retrieval and Classification : A Framework
- Autore
- Rajya Lakshmi D
- Editore
- LAP LAMBERT Academic Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 6207479777
- ISBN 13
- 9786207479771
- Peso dell'articolo
- 316 grammi
- Dimensioni
- 220x150x12 mm
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Einbeck, Germania
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