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

Development of Intelligent Medical Image Restoration System.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Fatma Harby
ISBN: 9786139935277
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 188
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 43243 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 213875
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: Computed tomography (CT) is an imaging procedure that uses special X-ray equipment to create detailed scans of areas inside the human body. However, in spite of the tremendous contributions of CT to modern health care, some attention must also be given to the health risk associated with the radiation received during a CT exam. An important current issue in the field of CT is to reduce radiation exposure by more effective dose control while maintaining standard image quality. However, low-dose CT images suffer from severe noise artifacts and reduced feature details which impeding diagnosis capability. So, improve the diagnostic quality of CT images has become an attractive research topic and many methods have been proposed to remove the significant noise and streak artifacts in the reconstructed images. In this book, an image-space denoising filter in conjunction with a database of priors is introduced for the restoration of low-dose CT images.
Ключевые слова: Image Restoration, gaussian mixture model, Neural Network, ant colony optimization, Computed tomography, non local self similarity