Backpropagation Neural Network Implementation for Medical Image Compression
المؤلف
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
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
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