Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

CAD System for Classification of Breast Cancer from Mammogram Images. A complete guide for research beginners

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Jayesh George M. and Perumal Sankar S.
ISBN: 9786139838868
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 80
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 21983 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 207016
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This Comprehensive text on CAD system for classification of breast cancer from mammogram images is designed for research scholars of biomedical image and signal processing. This book offers an introduction to Mammogram images and classification of cancer from this images. Breast cancer is a leading cause of death among women and second main cause of death after lung cancer. In order to reduce unnecessary biopsies which cause patient anxiety and health care cost it is important to improve the accuracy of interpreting mammographic lesions thereby increasing the positive predictive value of mammography. Current CAD system is clinically used to serve as a second reader of breast cancer detection. Using the existing CAD, microcalcification can get better detection performance but detection performance for mass is not satisfactory. This work present a method to efficiently detect the mass abnormalities and classify the lesions as malignant or benign. The malignant lesions were further classified into types of malignant breast cancer. The proposed system uses hybrid image processing techniques for improving the accuracy of existing system.
Ключевые слова: breast cancer, Mammogram images