Infected region recognition in human body members based on wavenet with minimum distance
المؤلف
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 7، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2007)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
تاريخ النشر
2007-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
إن تحليل الصورة لغرض التعرف عليها و تشخيصها يلعب دورا كبيرا في مجالات شتى، منها الصناعة و الاستشعار من بعد إضافة إلى التطبيقات الطبية و العسكرية.
هذا البحث يقترح برنامج ديناميكي يعتمد على شبكة المويجة (Wavenet) لتصنيف نسيج الصورة للعضو البشري و تشخيص فيما لو كان ذلك العضو مصابا أم لا.
كما أن لهذا البرنامج القدرة على تحديد الجزء المصاب من ذلك العضو بالاعتماد على المنقارنة بين صورة العضو السليم المخزونة مسبقا مع صورته الجديدة.
الخطوة الأولى يتم من خلالها أجراء تقريب إلى الصورة (Image Approximation) باستخدام شبكة المويجة (Wavenet) و الذي من خلاله نحصل على صورة تقريبية مع تقليل القيم الأصلية المكونة للصورة (Data Reduction) و الحصول على قيم ضمنية تتعلق بتلك الصورة.
الخطوة الثانية يتم من خلالها تقسيم الصورة الناتجة من الخطوة الأولى إلى ستة عشر جزءا متساويا و التعامل مع كل جزء كصورة مستقلة.
الملخص EN
Image identification plays a great role in industrial, remote sensing, medical and military applications.
It is concerned with the generation of a signature to the image.
This work proposes a dynamic program (use Neural Network) to classify the texture of human member image then identify whether the member is infected or not.
The program has the ability of determining which part of that member is infected depending on the comparison between the healthy member images stored in advance with a test image.
The first step is to make approximation to the image using wavelet network (Wave net) technique.
Through this technique we shall get an approximated image with reduced data.
In addition, we shall get implicit information to that image.
The second step is to subdivide the resultant image from the first step into 16 equally subparts then deal with each subpart as a unique image.
Finally, in the third step, the minimum distance (Mahalanobias Distance) approach is employed for subpart identification.
All programs are written using MATLAB VER.
6.5 ackage.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hasan, Hasan. 2007. Infected region recognition in human body members based on wavenet with minimum distance. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 7, no. 2, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276644
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hasan, Hasan. Infected region recognition in human body members based on wavenet with minimum distance. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 7, no. 2 (Dec. 2007), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276644
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hasan, Hasan. Infected region recognition in human body members based on wavenet with minimum distance. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2007. Vol. 7, no. 2, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276644
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 12
رقم السجل
BIM-276644
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