![](/images/graphics-bg.png)
Infected region recognition in human body members based on wavenet with minimum distance
Author
Source
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
Issue
Vol. 7, Issue 2 (31 Dec. 2007), pp.1-12, 12 p.
Publisher
Publication Date
2007-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 12
Record ID
BIM-276644