Name: Rilevamento del carcinoma polmonare mediante tecniche Fuzzy e ACO (en Italiano)
Price: 188.30 PEN
Availability: InStock
Author: Saini, Sandeep Kumar
ISBN: 9786205291238

portada Rilevamento del carcinoma polmonare mediante tecniche Fuzzy e ACO (en Italiano)

Rilevamento del carcinoma polmonare mediante tecniche Fuzzy e ACO (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Sandeep Kumar Saini

Editorial

Edizioni Sapienza

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.4 cm

Peso

0.10 kg.

ISBN13

9786205291238

Categorías

Ingeniería electrónica

Rilevamento del carcinoma polmonare mediante tecniche Fuzzy e ACO (en Italiano)

Sandeep Kumar Saini (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Rilevamento del carcinoma polmonare mediante tecniche Fuzzy e ACO (en Italiano)"

Il carcinoma polmonare o cancro - la malattia più pericolosa al mondo - è causato dalla moltiplicazione delle cellule che alla fine si trasformano in tumori. Il carcinoma polmonare è uno dei tipi di cancro più pericolosi al mondo. Queste malattie possono diffondersi nell'organismo attraverso la crescita incontrollata di cellule nei tessuti dei polmoni. La diagnosi precoce del cancro può salvare la vita e la sopravvivenza dei pazienti affetti da carcinoma polmonare. Nel lavoro presentato, il carcinoma polmonare è stato rilevato utilizzando le tecniche Fuzzy e ACO. Il carcinoma polmonare viene rilevato sulla base delle caratteristiche dell'immagine Dicom dei polmoni. In questo sistema, si utilizza un equalizzatore di istogrammi nell'unità di pre-elaborazione. Successivamente, per l'estrazione delle caratteristiche dell'immagine Dicom, vengono utilizzati l'approccio di binarizzazione e la matrice di co-occorrenza a livello grigio. Creiamo un database di caratteristiche e progettiamo l'insieme di regole fuzzy nella parte di addestramento. Nella fase di test, vengono caricate alcune immagini Dicom dei polmoni. Le stesse caratteristiche vengono estratte dall'immagine e poi confrontate con le caratteristiche del database. Nella fase di classificazione, si utilizza una combinazione di due metodi di classificazione, FUZZY e ACO.