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

MRI-based Brain Tumor Analysis System. A Deep Learning Approach

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Kalaiselvi Thiruvenkadam and Padmapriya Thiyagarajan
ISBN: 9786204737188
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 56
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 25002 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 716049
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 book is the outcome of our research practice over 15 years in the area of brain tumor image analysis using computational intelligence techniques. Many automatic methods were developed and published in reputed international journals. Currently, deep learning-based models are targeted to classify brain tumors from magnetic resonance imaging (MRI) human head scans. This book is primarily focused on the development of an MRI-based brain tumor analysis system using a deep learning approach. This book is organized into five chapters. Chapter 1 describes the significance of medical image processing, the principles and role of MRI in medical image analysis and the importance of artificial intelligence (AI) systems. Chapter 2 explains the anatomy of the brain, the cause of brain tumor and its types. Chapter 3 describes the rudiments of deep learning (DL) techniques such as machine learning (ML) basics, algorithms, evolution, role in tumor imaging, the architecture of deep neural networks (DNN) and convolutional neural networks (CNN). Chapter 4 explains the development of the proposed DL tool of brain tumor analysis. Finally, chapter 5 concludes with further works in future.
Ключевые слова: Medicine, Brain Tumor, MRI, Brain, expertise, COMPUTER SCIENCE