Detection of Tumor in Liver Using Image Segmentation and Registration Technique
Notice bibliographique
Résumé
Now-a-days, there is rise in the death rate of patients suffering from liver cancer. The liver cancer rate is increasing year by year. Generally, liver cancer's death rate is very high because the disease causes no symptoms, so it's often not caught until it's in final stages. The Canadian Cancer Society says, if we catch someone's liver cancer early, their chance of defeating the disease is 70 to 80 per cent. If the disease is caught late, the average person survives about a year after diagnosis. We propose an algorithm for liver cancer detection which is based on concepts of fuzzy logic and neural network. Neuro-fuzzy (NF) systems are suitable tools to deal with uncertainty found in the process of extracting useful information from images. In this work, the liver tumor is detected through the medical images in three phases, pre-processing phase, processing phase and detection phase. Initially in the pre-processing phase, a set of medical images is filtered for removing noise. Then the filtered image is segmented automatically using fuzzy logic, neural network and windowing technique. In the detection phase neuro-fuzzified segmented images of CT and MRI is registered to obtain the tumor. The result is obtained for few different set of database.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».