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performance evaluation of otsu and kmenas algorithms applied to image segmentation

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Marcos001/Segmentation

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5b7fc64 · Mar 1, 2018

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May 29, 2017
Dec 15, 2017
Jun 6, 2017
Mar 1, 2018
Dec 21, 2017
Dec 12, 2017
Feb 24, 2018
Mar 1, 2018
Dec 13, 2017
Mar 1, 2018
Dec 14, 2017
May 31, 2017
Dec 14, 2017
Dec 16, 2017
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Dec 19, 2017

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Processamento Digital de Imagens Médicas com Python e OpenCV

Na área médica, muitas anomalias são diagnosticados a partir de imagens digitais. A detecção precoce dessas anomalias é fundamental para um tratamento mais eficiente e com menos riscos ao paciente, além de aumentar as chances de prognóstico mais favorável. Com o objetivo de melhorar o diagnóstico médico através de imagens, o processamento digital de imagens estuda requisitos para extrair informações técnicas a fim de melhorar os parâmetros para um diagnóstico mais preciso. Sistemas de apoio a decisão, chamados de Computer Aided Detection/Diagnosis - CAD/CADx, são ferramentas computacionais para auxiliar o diagnóstico médico através de imagens, proporcionando ao especialista uma segunda opinião para um diagnóstico mais preciso. Assim, tem-se como proposta apresentar uma introdução ao Processamento Digital de Imagens aplicado a Imagens médicas com a biblioteca OpenCV usando a linguagem Python. Deseja-se permitir, através do conteúdo ministrada, uma visão introdutória ao PDI, provendo um maior entendimento no aprendizado com aplicações práticas, despertando um maior interesse e novas idéias para aplicações nas mais variadas áreas do conhecimento.

Anais Eletrônicos ENUCOMP 2017 - X Encontro Unificado de Computação - www.enucomp.com.br/2017 - ISBN: 978-85-8320-201-1 331

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