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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Wild animals can be difficult to detect because of their instinctive behaviour to avoid humans. Many people have learned to read wildlife tracks with remarkable skill for hunting purposes. The art of tracking also allows wildlife biologists to identify habitats in which animals live and to conduct population surveys. Animal tracks can be found in a variety of places. For example, the track may not show all the toes. A track in the mud may look different from one in dust or snow, even if the same individual animal made them. In addition, a track in snow is different after the warm sun has enlarged and distorted it. Recognition of animals via images of their footprints is implemented using image processing. We have implemented this in MATLAB R2014b.GSM is used to transmit the voice and data to know about the movement of an animal.We use Digital Image Processing for feature extraction. It is the use of computer algorithms to perform image processing on digital images. It has more merits than analog image processing. Image processing is one of the greatest emerging technology in current scenario.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Englisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Cure rates for kidney cancer vary according to stage and grade; hence, accurate diagnostic procedures for early detection and diagnosis are crucial. Some difficulties with manual segmentation have necessitated the use of deep learning models to assist clinicians in effectively recognizing and segmenting cancer. Probabilistic Convolutional Neural Network (PCNN) particularly convolutional neural networks, has produced outstanding success in classifying and segmenting images. In this project, image filtering on MRI kidney images is carried out using Bilateral Anisotropic Diffusion Filter algorithm. This proposed preprocessing technique provides high Peak Signal to Noise Ratio) PSNR and low Mean Square Error (MSE). Image enhancement on MRI kidney images is carried out using Edge Preservation¿Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (EP-CLAHE) algorithm. The EP-CLAHE is used to improve contrast and brightness. MRI kidney image segmentation is carried out using Improved Fast Fuzzy C Means Clustering (IFFCMC) algorithm. IFFCMC is used to segment on the kidney cancer pixels and suppress other pixels on MRI kidney image.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Englisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. ANIMAL FOOTPRINTS IDENTIFICATION | ANIMAL FOOTPRINTS IDENTIFICATION USING IMAGE PROCESSING | Subraja R. (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207841790 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Zustand: Neu. KIDNEY CANCER DETECTION USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES | IMPLEMENTATION OF COMPUTER AIDED DIAGNOSIS FOR KIDNEY CANCER DETECTION | Subraja R. (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207841776 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Las tasas de curación del cáncer de riñón varían según el estadio y el grado; por lo tanto, los procedimientos de diagnóstico precisos para la detección y el diagnóstico tempranos son cruciales. Algunas dificultades con la segmentación manual han hecho necesario el uso de modelos de aprendizaje profundo para ayudar a los médicos a reconocer y segmentar eficazmente el cáncer. Las redes neuronales convolucionales probabilísticas (PCNN), en particular las redes neuronales convolucionales, han tenido un éxito extraordinario en la clasificación y segmentación de imágenes. En este proyecto, el filtrado de imágenes de resonancia magnética de riñón se lleva a cabo utilizando el algoritmo de Filtro de Difusión Anisotrópica Bilateral. Esta técnica de preprocesamiento propuesta proporciona una alta relación señal-ruido (PSNR) y un bajo error cuadrático medio (MSE). La mejora de las imágenes de IRM de riñón se lleva a cabo mediante el algoritmo de Ecualización Adaptativa de Histogramas con Preservación de Bordes y Contraste Limitado (EP-CLAHE). El algoritmo EP-CLAHE se utiliza para mejorar el contraste y el brillo. La segmentación de la imagen renal se realiza mediante el algoritmo Improved Fast Fuzzy C Means Clustering (IFFCMC). IFFCMC se utiliza para segmentar los píxeles de cáncer de riñón y suprimir otros píxeles en la imagen de riñón MRI.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Les taux de guérison du cancer du rein varient en fonction du stade et du grade ; il est donc essentiel de disposer de procédures de diagnostic précises pour une détection et un diagnostic précoces. Certaines difficultés liées à la segmentation manuelle ont nécessité l'utilisation de modèles d'apprentissage profond pour aider les cliniciens à reconnaître et à segmenter efficacement le cancer. Le réseau neuronal convolutionnel probabiliste (PCNN), en particulier les réseaux neuronaux convolutionnels, a donné d'excellents résultats dans la classification et la segmentation des images. Dans ce projet, le filtrage des images IRM des reins est effectué à l'aide de l'algorithme Bilateral Anisotropic Diffusion Filter. La technique de prétraitement proposée permet d'obtenir un rapport signal/bruit de crête (PSNR) élevé et une erreur quadratique moyenne (MSE) faible. L'amélioration des images IRM des reins est réalisée à l'aide de l'algorithme EP-CLAHE (Edge Preservation-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization). L'algorithme EP-CLAHE est utilisé pour améliorer le contraste et la luminosité. La segmentation des images IRM de reins est effectuée à l'aide de l'algorithme IFFCMC (Improved Fast Fuzzy C Means Clustering). L'algorithme IFFCMC est utilisé pour segmenter les pixels du cancer du rein et supprimer les autres pixels de l'image IRM du rein.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Französisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -As taxas de cura do cancro do rim variam em função do estádio e do grau; por conseguinte, são cruciais procedimentos de diagnóstico precisos para a deteção e o diagnóstico precoces. Algumas dificuldades com a segmentação manual tornaram necessária a utilização de modelos de aprendizagem profunda para ajudar os médicos a reconhecer e segmentar eficazmente o cancro. As redes neuronais convolucionais probabilísticas (PCNN), em particular as redes neuronais convolucionais, têm tido um sucesso notável na classificação e segmentação de imagens. Neste projeto, a filtragem de imagens de RMN dos rins é efectuada utilizando o algoritmo de Filtro de Difusão Anisotrópica Bilateral. Esta técnica de pré-processamento proposta proporciona um elevado rácio sinal/ruído (PSNR) e um baixo erro quadrático médio (MSE). O melhoramento da imagem em imagens de RM dos rins é efectuado utilizando o algoritmo EP-CLAHE (Edge Preservation-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization). O EP-CLAHE é utilizado para melhorar o contraste e a luminosidade. A segmentação da imagem renal por RMN é efectuada utilizando o algoritmo IFFCMC (Improved Fast Fuzzy C Means Clustering). O IFFCMC é utilizado para segmentar os pixéis do cancro do rim e suprimir os outros pixéis da imagem de RMN do rim.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -I tassi di guarigione del tumore del rene variano a seconda dello stadio e del grado; di conseguenza, sono fondamentali procedure diagnostiche accurate per la diagnosi precoce e la diagnosi. Alcune difficoltà legate alla segmentazione manuale hanno reso necessario l'uso di modelli di deep learning per aiutare i medici a riconoscere e segmentare efficacemente il cancro. Le reti neurali convoluzionali probabilistiche (PCNN), in particolare le reti neurali convoluzionali, hanno ottenuto ottimi risultati nella classificazione e nella segmentazione delle immagini. In questo progetto, il filtraggio delle immagini di risonanza magnetica del rene viene effettuato utilizzando l'algoritmo Bilateral Anisotropic Diffusion Filter. La tecnica di preelaborazione proposta fornisce un elevato rapporto segnale/rumore di picco (PSNR) e un basso errore quadratico medio (MSE). Il miglioramento delle immagini di risonanza magnetica del rene viene effettuato utilizzando l'algoritmo Edge Preservation-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (EP-CLAHE). L'EP-CLAHE viene utilizzato per migliorare il contrasto e la luminosità. La segmentazione delle immagini di risonanza magnetica dei reni viene effettuata utilizzando l'algoritmo Improved Fast Fuzzy C Means Clustering (IFFCMC). L'algoritmo IFFCMC viene utilizzato per segmentare i pixel del tumore al rene e sopprimere gli altri pixel dell'immagine RM del rene.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Die Heilungsraten für Nierenkrebs variieren je nach Stadium und Grad; daher sind genaue Diagnoseverfahren für die Früherkennung und Diagnose von entscheidender Bedeutung. Einige Schwierigkeiten bei der manuellen Segmentierung haben den Einsatz von Deep-Learning-Modellen erforderlich gemacht, um Kliniker bei der effektiven Erkennung und Segmentierung von Krebs zu unterstützen. Probabilistische Faltungsneuronale Netze (Probabilistic Convolutional Neural Network, PCNN), insbesondere Faltungsneuronale Netze, haben hervorragende Erfolge bei der Klassifizierung und Segmentierung von Bildern erzielt. In diesem Projekt wird die Bildfilterung von MRI-Nierenbildern mit dem Algorithmus des bilateralen anisotropen Diffusionsfilters durchgeführt. Diese vorgeschlagene Vorverarbeitungstechnik bietet einen hohen Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) und einen niedrigen Mean Square Error (MSE). Die Bildverbesserung von MRT-Nierenbildern wird mit dem Algorithmus Edge Preservation-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (EP-CLAHE) durchgeführt. EP-CLAHE wird verwendet, um Kontrast und Helligkeit zu verbessern. Die Segmentierung von MRT-Nierenbildern wird mit dem Algorithmus Improved Fast Fuzzy C Means Clustering (IFFCMC) durchgeführt. IFFCMC wird verwendet, um die Nierenkrebs-Pixel zu segmentieren und andere Pixel auf dem MRT-Nierenbild zu unterdrücken.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Deutsch.