Backpropagation Neural Network Implementation for Medical Image Compression

المؤلف

Dimililer, Kamil

المصدر

Journal of Applied Mathematics

العدد

المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-8، 8ص.

الناشر

Hindawi Publishing Corporation

تاريخ النشر

2013-12-31

دولة النشر

مصر

عدد الصفحات

8

التخصصات الرئيسية

الرياضيات

الملخص EN

Medical images require compression, before transmission or storage, due to constrained bandwidth and storage capacity.

An ideal image compression system must yield high-quality compressed image with high compression ratio.

In this paper, Haar wavelet transform and discrete cosine transform are considered and a neural network is trained to relate the X-ray image contents to their ideal compression method and their optimum compression ratio.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Dimililer, Kamil. 2013. Backpropagation Neural Network Implementation for Medical Image Compression. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-472771

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Dimililer, Kamil. Backpropagation Neural Network Implementation for Medical Image Compression. Journal of Applied Mathematics No. 2013 (2013), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-472771

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Dimililer, Kamil. Backpropagation Neural Network Implementation for Medical Image Compression. Journal of Applied Mathematics. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-472771

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references

رقم السجل

BIM-472771