Automatic Detection of Brain Tumor on Computed Tomography Images for Patients in the Intensive Care Unit
المؤلفون المشاركون
Fahmi, Fahmi
Apriyulida, Fitri
Nasution, Irina Kemala
Sawaluddin, Irina Kemala
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Patients in the intensive care unit require fast and efficient handling, including in-diagnosis service.
The objectives of this study are to produce a computer-aided system so that it can help radiologists to classify the types of brain tumors suffered by patients quickly and accurately; to build applications that can determine the location of brain tumors from CT scan images; and to get the results of the analysis of the system design.
The combination of the zoning algorithm with Learning Vector Quantization can increase the speed of computing and can classify normal and abnormal brains with an average accuracy of 85%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fahmi, Fahmi& Apriyulida, Fitri& Nasution, Irina Kemala& Sawaluddin, Irina Kemala. 2020. Automatic Detection of Brain Tumor on Computed Tomography Images for Patients in the Intensive Care Unit. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186229
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fahmi, Fahmi…[et al.]. Automatic Detection of Brain Tumor on Computed Tomography Images for Patients in the Intensive Care Unit. Journal of Healthcare Engineering No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186229
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fahmi, Fahmi& Apriyulida, Fitri& Nasution, Irina Kemala& Sawaluddin, Irina Kemala. Automatic Detection of Brain Tumor on Computed Tomography Images for Patients in the Intensive Care Unit. Journal of Healthcare Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186229
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1186229
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر