As taxas de cura do cancro do rim variam em fun??o do est?dio e do grau; por conseguinte, s?o cruciais procedimentos de diagn?stico precisos para a dete??o e o diagn?stico precoces. Algumas dificuldades com a segmenta??o manual tornaram necess?ria a utiliza??o de modelos de aprendizagem profunda para ajudar os m?dicos a reconhecer e segmentar eficazmente o cancro. As redes neuronais convolucionais probabil?sticas (PCNN), em particular as redes neuronais convolucionais, t?m tido um sucesso not?vel na classifica??o e segmenta??o de imagens. Neste projeto, a filtragem de imagens de RMN dos rins ? efectuada utilizando o algoritmo de Filtro de Difus?o Anisotr?pica Bilateral. Esta t?cnica de pr?-processamento proposta proporciona um elevado r?cio sinal/ru?do (PSNR) e um baixo erro quadr?tico m?dio (MSE). O melhoramento da imagem em imagens de RM dos rins ? efectuado utilizando o algoritmo EP-CLAHE (Edge Preservation-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization). O EP-CLAHE ? utilizado para melhorar o contraste e a luminosidade. A segmenta??o da imagem renal por RMN ? efectuada utilizando o algoritmo IFFCMC (Improved Fast Fuzzy C Means Clustering). O IFFCMC ? utilizado para segmentar os pix?is do cancro do rim e suprimir os outros pix?is da imagem de RMN do rim.
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