Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Since many years the brain disease has affected many lives. The mortality rate has not reduced despite of consistent efforts have been made to overcome the problems of brain abnormality. Brain abnormalities (Infections, trauma, seizures, and tumors, hemorrhage (stroke) and others) identification from medical images is challenging and time consuming because of manual or semi-automated approaches. The...
With the sophistication in automated computing systems Bio-Medical Image analysis is made simple. Today there is an increase in interest for setting up medical system that can screen a large number of people for sight threatening diseases, such Retinoblastoma (Rb) and Diabetic Retinopathy(DR). Spatial Domain Edge Detection approach needs Gray scale images for feature extraction and highly prone to...
Computer-aided prognosis (CAP) is a new and exciting complement to the field of computer-aided diagnosis (CAD) and involves developing computerized image analysis and multi-modal data fusion algorithms for helping physicians predict disease outcome and patient survival. At the Laboratory for Computational Imaging and Bioinformatics (LCIB) at Rutgers University we have been developing computerized...
This paper presents a new method to automatically grade pathological prostate images according to Gleason grading system. Two feature extraction methods were proposed based on fractal dimension to analyze the variations of intensity and texture complexity in images. Each image can be classified into appropriate grade by using Bayes classifier and k-Nearest-Neighbor (k-NN) classifier, respectively...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.