Segmentation Using Hybrid Clustering Algorithms : Hybrid Clustering Algorithms to Detect Brain Tumor From MRI Images
Lingua: inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019
- 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 - The well being of any country or society depends upon the healthy state of its population. One typical health issue faced by the developed, developing and underdeveloped societies is malignancy. The important challenge in image processing is the presence of noise during the image capture process which may result either under segmentation or over segmentation .Image segmentation is considered as the most vital and preliminary process in image analysis for Computer Aided Diagnosis. Segmentation of an image is the separation or division of the image in to different regions of similar feature. In brain MRI analysis, image segmentation is used for segmenting the brain tumor for the measurement of tumor area and for surgical planning. In medical image segmentation if any segmentation fails to detect the Region of Interest precisely, it leads to misclassification which will have serious affect on human beings. The work focuses on these challenges and has implemented effective methods for pre-processing and segmentation for processing MRI images. The exploratory results illuminate the effectiveness in dealing with higher number of segmentation issues by means of enhancing the segmentation quality and precision. The performance measures probability random index (PRI), global consistency error (GCE), structural similarity (SSIM), variation of information (VOI), Peak signal to noise ratio(PSNR) integrated in GUI-CAD is explained.…
Codice articolo 9786200479877
- Titolo
- Segmentation Using Hybrid Clustering Algorithms : Hybrid Clustering Algorithms to Detect Brain Tumor From MRI Images
- Autore
- Tirumala Ramashri
- Editore
- LAP LAMBERT Academic Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 6200479879
- ISBN 13
- 9786200479877
- Peso dell'articolo
- 322 grammi
- Dimensioni
- 220x150x13 mm
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Einbeck, Germania
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