Zobrazeno 1 - 10
of 245
pro vyhledávání: '"Haralick features"'
Autor:
Ana Oprisan, Sorinel Adrian Oprisan
Publikováno v:
Frontiers in Signal Processing, Vol 3 (2023)
Introduction: The gray-level co-occurrence matrix (GLCM) reduces the dimension of an image to a square matrix determined by the number of gray-level intensities present in that image. Since GLCM only measures the co-occurrence frequency of pairs of g
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a57cb3b094f847ffb1e4511eb0661411
Autor:
Mohammed Alshehri
Publikováno v:
Mathematics, Vol 11, Iss 23, p 4725 (2023)
Breast Cancer (BC) detection and classification are critical tasks in medical diagnostics. The lives of patients can be greatly enhanced by the precise and early detection of BC. This study suggests a novel approach for detecting BC that combines dee
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/88649cb61895455487fc507bb5b200fc
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jon-Vidar Gaustad, Einar K. Rofstad
Publikováno v:
Frontiers in Oncology, Vol 11 (2021)
Intratumor heterogeneity is associated with aggressive disease and poor survival rates in several types of cancer. A novel method for assessing intratumor heterogeneity in medical images, named the spatial gradient method, has been developed in our l
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d7ac4873a1e44338b487e8228d484eb5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 6, Pp 7970-7986 (2018)
Reliable early prediction of aneurysm rupture can greatly help neurosurgeons to treat aneurysms at the right time, thus saving lives as well as providing significant cost reduction. Most of the research efforts in this respect involve statistical ana
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/053dcd1d42d84ab08e163b59d1ec7d25