Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 16
 İndirme 6
A Segmentation of Brain Tumor Detection from MRI Images Transform information Using Algorithms in CBMIR
2021
Dergi:  
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry
Yazar:  
Özet:

In a wide range of diagnostic and therapeutic applications, automatic fault detection in MRI (Magnetic Resonance Image) is currently crucial. This research describes a new automated brain tumor detection method that can detect any irregularity in the brain. Here are a number of qualities that represent a picture of the brain. For image retrieval based on visual characteristics, the Content-Based Image Retrieval (CBIR) methodology is used. The goal of this system is to make picture retrieval easier based on content attributes (such as form, colour, and texture), which are conventionally recorded in feature vectors. The features of each image in the database are extracted and compared to the features of the query image in this article. The image that is most similar to the input image and its definition is the software output. The program's ability to provide a good definition for a fresh input picture was assessed. It has a 98 percent productivity rate

Anahtar Kelimeler:

0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.283
Atıf : 1.156
2023 Impact/Etki : 0.002
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry