Algorithmen für maschinelles Lernen zur effizienten Segmentierung von Hirntumoren

In diesem Buch geht es um die Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur effizienten Erkennung von Hirntumoren. In der Einleitung werden wir über verschiedene Bildsegmentierungsmethoden sprechen. Danach werden wir verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens für die Erkennung von Hirntumoren analysieren. Dann haben wir eine ausführliche Literaturübersicht über bestehende Methoden erstellt. In den folgenden Kapiteln werden drei Methoden besprochen, die Erweiterungen bestehender maschineller Lernmethoden sind, aber eine bessere Erkennung von Tumoren im Gehirn ermöglichen. Die entsprechenden Ergebnisse der einzelnen Methoden werden tabellarisch dargestellt und diskutiert.

Autorentext

Dr. A. Srinivasa Reddy schloss seinen Ph.D. (CSE) an der Jawaharlal Nehru Technological University, Kakinada, Andhra Pradesh, Indien, ab. Derzeit arbeitet er als außerordentlicher Professor in der CSIT-Abteilung am CVR College of Engineering, Hyderabad. Seine Forschungsinteressen umfassen Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und Entwurf von Algorithmen.