Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Hybrid Approach for Bone Fracture Detection using Machine Learning.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Dr. Rocky Upadhyay,Dr. Sheshang Degadwala and Dr. Shivam Upadhyay
ISBN: 9786202308427
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 292
Издательство: Scholars' Press
Цена: 67569 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 767414
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: A human body is consisting of 206 types of different bones. Mainly, bones arevarious types like long, short, etc. Bones are a very important part of any humanbody for maintaining the body structure. It is also responsible for the basicprotection of various organs in the human body structure. Bone fracture is a verygeneral problem for any human body. Bones can be damaged by various accidentsand put some weight or pressure over bones. These will create a lot of pain andother relevant problems of bones. If this problem would be not resolved soon thatmay create some serious problems for the human body structure as well. Hence,proper treatment is required otherwise it can cause long-term harm. Sometimes,surgery or replacement is required. So, to take proper treatment, Medialsupervisors require some basic information of fractures or crack. the most commonmethod is to take an x-ray of a given part. X-ray images are used worldwide forobserving the bone crack. In this case, the prime challenge is to find the exactconclusion of any fracture and then start any treatment process.
Ключевые слова: fracture, bone, Machine Learning, Image Processing, Deep Learning, extra tree