Book Handbook of Texture Analysis AIBased Medical Imaging Applications Introduction: In the last decade, artificial intelligence (AI) has undergone a significant transformation with the advent of machine learning and big data approaches that have outperformed human predictions on a wide range of problems. One of the most critical areas where AI has made a remarkable impact is in computer vision, specifically in the field of texture analysis. The major goal of texture research in computer vision is to understand and model the process of texture and ultimately simulate the human visual learning process using computer technologies. This handbook provides an essential reference for researchers, academics, and advanced students in biomedical engineering, image analysis, cognitive science, and computer science and engineering who are interested in advancing their knowledge in this emerging and applied field. Chapter 1: First-Order and Second-Order Statistical Methods The first chapter delves into the fundamental aspects of texture analysis, focusing on first-order and second-order statistical methods. These methods are widely used in various applications, including local Binary Pattern (LBP) methods and filter bank based methods. The chapter discusses the principles of these techniques and their applications in medical image analysis. The authors provide a comprehensive overview of the different approaches and their advantages, making it easier for readers to understand the underlying concepts. Chapter 2: Spatial-Frequency Based Methods The second chapter explores spatial-frequency based methods, such as Fourier analysis, Markov random fields, Gabor filters, and Hough transformation. These methods are critical in analyzing textures and have numerous applications in medical imaging.

Book Handbook of Texture Analysis AIBased Medical Imaging Applications Введение: За последнее десятилетие искусственный интеллект (ИИ) претерпел значительные преобразования с появлением машинного обучения и подходов к большим данным, которые превзошли прогнозы человека по широкому спектру проблем. Одной из наиболее важных областей, где ИИ оказал заметное влияние, является компьютерное зрение, особенно в области анализа текстур. Основная цель исследования текстур в компьютерном зрении - понять и смоделировать процесс текстуры и в конечном итоге смоделировать процесс визуального обучения человека с помощью компьютерных технологий. Это руководство представляет собой важный справочник для исследователей, ученых и продвинутых студентов в области биомедицинской инженерии, анализа изображений, когнитивных наук, информатики и инженерии, которые заинтересованы в продвижении своих знаний в этой новой и прикладной области. Глава 1: Статистические методы первого и второго порядка В первой главе рассматриваются фундаментальные аспекты анализа текстур с акцентом на статистические методы первого и второго порядка. Эти способы широко используются в различных приложениях, включая способы локального двоичного шаблона (LBP) и способы на основе банка фильтров. В главе обсуждаются принципы этих методов и их применения в анализе медицинских изображений. Авторы предоставляют всесторонний обзор различных подходов и их преимуществ, облегчая читателям понимание основных концепций. Глава 2: Пространственно-частотные методы Во второй главе рассматриваются пространственно-частотные методы, такие как анализ Фурье, марковские случайные поля, фильтры Габора и преобразование Хафа. Эти методы имеют решающее значение при анализе текстур и имеют многочисленные применения в медицинской визуализации.

Book Handbook of Texture Analysis AIBased Medical Imaging Applications Introduction : Au cours de la dernière décennie, l'intelligence artificielle (IA) a subi des transformations importantes avec l'émergence de l'apprentissage automatique et des approches de données volumineuses qui ont dépassé les prévisions humaines pour un large éventail de problèmes. L'un des domaines les plus importants où l'IA a eu une influence notable est la vision par ordinateur, en particulier dans le domaine de l'analyse des textures. L'objectif principal de la recherche sur les textures en vision assistée par ordinateur est de comprendre et de modéliser le processus de texture et, en fin de compte, de modéliser le processus d'apprentissage visuel humain à l'aide de technologies informatiques. Ce guide est un guide important pour les chercheurs, les scientifiques et les étudiants avancés en génie biomédical, en analyse d'images, en sciences cognitives, en informatique et en génie qui souhaitent faire progresser leurs connaissances dans ce domaine nouveau et appliqué. Chapitre 1 : Méthodes statistiques du premier et du deuxième ordre premier chapitre traite des aspects fondamentaux de l'analyse des textures en mettant l'accent sur les méthodes statistiques du premier et du deuxième ordre. Ces méthodes sont largement utilisées dans diverses applications, y compris les méthodes de modèle binaire local (LBP) et les méthodes basées sur un banc de filtres. chapitre traite des principes de ces méthodes et de leur application dans l'analyse des images médicales. s auteurs donnent un aperçu complet des différentes approches et de leurs avantages, ce qui permet aux lecteurs de mieux comprendre les concepts de base. Chapitre 2 : Méthodes spatiofréquences deuxième chapitre traite des méthodes spatiofréquences telles que l'analyse de Fourier, les champs aléatoires de Markov, les filtres de Gabor et la transformation de Haf. Ces techniques sont essentielles à l'analyse des textures et ont de nombreuses applications en imagerie médicale.

Book Handbook of Texture Analysis AIBased Medical Imaging Applications Introducción: En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha experimentado transformaciones significativas con la aparición del aprendizaje automático y enfoques de big data que han superado las predicciones una persona en una amplia gama de problemas. Una de las áreas más importantes donde la IA ha tenido un impacto notable es la visión por computadora, especialmente en el campo del análisis de texturas. objetivo principal de investigar las texturas en la visión computarizada es comprender y simular el proceso de textura y eventualmente simular el proceso de aprendizaje visual humano a través de la tecnología informática. Esta guía constituye un importante referente para investigadores, científicos y estudiantes avanzados en ingeniería biomédica, análisis de imágenes, ciencias cognitivas, informática e ingeniería, interesados en avanzar en su conocimiento en este nuevo y aplicado campo. Capítulo 1: Métodos estadísticos de primer y segundo orden primer capítulo aborda los aspectos fundamentales del análisis de texturas, con énfasis en los métodos estadísticos de primer y segundo orden. Estos métodos son ampliamente utilizados en una variedad de aplicaciones, incluyendo métodos de plantilla binaria local (LBP) y métodos basados en un banco de filtros. capítulo discute los principios de estas técnicas y sus aplicaciones en el análisis de imágenes médicas. autores ofrecen una visión global de los diferentes enfoques y sus beneficios, facilitando a los lectores la comprensión de los conceptos básicos. Capítulo 2: Técnicas espacio-frecuencias segundo capítulo examina técnicas espacio-frecuencias como el análisis de Fourier, los campos aleatorios de Markov, los filtros de Gabor y la transformación de Hough. Estas técnicas son cruciales en el análisis de texturas y tienen múltiples aplicaciones en imágenes médicas.

Book Handbook of Texture Analysis AIBased Medical Imaging Applications Introduzione: Nell'ultimo decennio, l'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) ha subito notevoli trasformazioni con l'introduzione di apprendimento automatico e approcci di grandi dimensioni che hanno superato le previsioni umane su una vasta gamma di problemi. Una delle aree più importanti in cui l'IA ha avuto un impatto notevole è la visione dei computer, soprattutto nell'analisi delle texture. Lo scopo principale della ricerca sulle texture nella visione computerizzata è quello di comprendere e modellare il processo di texture e di modellare il processo di apprendimento visivo umano attraverso la tecnologia informatica. Questo manuale è un importante manuale per ricercatori, studiosi e studenti avanzati nel campo dell'ingegneria biomedica, l'analisi delle immagini, le scienze cognitive, l'informatica e l'ingegneria, che sono interessati a promuovere le loro conoscenze in questo nuovo campo applicativo. Capitolo 1: Metodi statistici di primo e secondo ordine Il primo capitolo affronta gli aspetti fondamentali dell'analisi delle texture con un focus sui metodi statistici di primo e secondo ordine. Questi metodi sono ampiamente utilizzati in diverse applicazioni, tra cui i metodi di modello binario locale (LBP) e i metodi basati su una banca filtri. Il capitolo affronta i principi di questi metodi e la loro applicazione nell'analisi delle immagini mediche. Gli autori forniscono una panoramica completa dei diversi approcci e dei loro vantaggi, facilitando la comprensione dei concetti di base da parte dei lettori. Capitolo 2: Metodi di frequenza spaziale Il secondo capitolo affronta i metodi di frequenza spaziale, come l'analisi di Furier, i campi casuali di marca, i filtri di Gabor e la trasformazione di Haf. Questi metodi sono fondamentali per l'analisi delle texture e hanno numerose applicazioni nella visualizzazione medica.

Book Handbook of Texture Analysis AIBased Medical Imaging Applications Einleitung: In den letzten zehn Jahren hat die künstliche Intelligenz (KI) mit dem Aufkommen von maschinellem rnen und Big-Data-Ansätzen erhebliche Veränderungen erfahren, die die menschlichen Vorhersagen für eine Vielzahl von Problemen übertroffen haben. Einer der wichtigsten Bereiche, in denen KI einen spürbaren Einfluss hatte, ist das Computer Vision, insbesondere im Bereich der Texturanalyse. Das Hauptziel der Untersuchung von Texturen im Computer Vision ist es, den Prozess der Textur zu verstehen und zu simulieren und schließlich den Prozess des visuellen rnens einer Person mit Computertechnologie zu simulieren. Dieser itfaden stellt ein wichtiges Nachschlagewerk für Forscher, Wissenschaftler und fortgeschrittene Studenten in den Bereichen Biomedizintechnik, Bildanalyse, Kognitionswissenschaften, Informatik und Ingenieurwissenschaften dar, die daran interessiert sind, ihr Wissen in diesem neuen und angewandten Bereich zu fördern. Kapitel 1: Statistische Methoden erster und zweiter Ordnung Das erste Kapitel behandelt grundlegende Aspekte der Texturanalyse mit Schwerpunkt auf statistischen Methoden erster und zweiter Ordnung. Diese Verfahren sind in einer Vielzahl von Anwendungen weit verbreitet, einschließlich Local Binary Pattern (LBP) -Verfahren und Filterbank-basierten Verfahren. Das Kapitel diskutiert die Prinzipien dieser Methoden und ihre Anwendung in der medizinischen Bildanalyse. Die Autoren geben einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Ansätze und ihre Vorteile und erleichtern den sern das Verständnis der grundlegenden Konzepte. Kapitel 2: Raum-Frequenz-Methoden Im zweiten Kapitel werden Raum-Frequenz-Methoden wie die Fourier-Analyse, Markov-Zufallsfelder, Gabor-Filter und die Hough-Transformation untersucht. Diese Techniken sind entscheidend für die Analyse von Texturen und haben zahlreiche Anwendungen in der medizinischen Bildgebung.

''

Book Handbook of Texture Analysis AIBased Medical Imaging Applications Giriş: Son on yılda, yapay zeka (AI), makine öğrenimi ve büyük veri yaklaşımlarının ortaya çıkmasıyla çok çeşitli problemler için insan tahminlerini aşan önemli bir dönüşüm geçirdi. AI'nın kayda değer bir etkiye sahip olduğu en önemli alanlardan biri, özellikle doku analizinde bilgisayar görüşüdür. Bilgisayar vizyonunda doku araştırmasının temel amacı, doku sürecini anlamak ve modellemek ve sonuçta bilgisayar teknolojisini kullanarak insan görsel öğrenme sürecini modellemektir. Bu kılavuz, bu yeni ve uygulamalı alanda bilgilerini ilerletmek isteyen biyomedikal mühendisliği, görüntü analizi, bilişsel bilim, bilgisayar bilimi ve mühendislik alanındaki araştırmacılar, bilim adamları ve ileri düzey öğrenciler için önemli bir referanstır. Bölüm 1: Birinci ve İkinci Dereceden İstatistiksel Yöntemler Birinci bölüm, birinci ve ikinci dereceden istatistiksel yöntemlere vurgu yaparak doku analizinin temel yönlerini ele almaktadır. Bu yöntemler, yerel ikili model (LBP) yöntemleri ve filtre bankası tabanlı yöntemler de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bölüm, bu yöntemlerin prensiplerini ve tıbbi görüntü analizindeki uygulamalarını tartışmaktadır. Yazarlar, farklı yaklaşımlar ve yararları hakkında kapsamlı bir genel bakış sunarak, okuyucuların altta yatan kavramları anlamalarını kolaylaştırır. Bölüm 2: Uzamsal Frekans Yöntemleri İkinci bölümde Fourier analizi, Markov rastgele alanları, Gabor filtreleri ve Hough dönüşümü gibi uzamsal frekans yöntemleri ele alınmaktadır. Bu yöntemler doku analizinde kritik öneme sahiptir ve tıbbi görüntülemede çok sayıda uygulamaya sahiptir.

كتاب دليل تحليل النسيج مقدمة: على مدى العقد الماضي، شهد الذكاء الاصطناعي (AI) تحولًا كبيرًا مع ظهور التعلم الآلي ونهج البيانات الضخمة التي تجاوزت التنبؤات البشرية لمجموعة واسعة من المشاكل. أحد أهم المجالات التي كان للذكاء الاصطناعي تأثير ملحوظ فيها هو رؤية الكمبيوتر، لا سيما في تحليل الملمس. الهدف الأساسي لبحوث الملمس في رؤية الكمبيوتر هو فهم ونمذجة عملية الملمس ونمذجة عملية التعلم البصري البشري باستخدام تكنولوجيا الكمبيوتر. يعد هذا الدليل مرجعًا مهمًا للباحثين والعلماء والطلاب المتقدمين في الهندسة الطبية الحيوية وتحليل الصور والعلوم المعرفية وعلوم الكمبيوتر والهندسة المهتمين بتطوير معرفتهم في هذا المجال الجديد والتطبيقي. الفصل 1: الطرق الإحصائية من الدرجة الأولى والثانية يتناول الفصل الأول الجوانب الأساسية لتحليل النسيج، مع التركيز على الأساليب الإحصائية من الدرجة الأولى والثانية. تستخدم هذه الطرق على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك طرق النمط الثنائي المحلي (LBP) والطرق القائمة على بنك الترشيح. يناقش الفصل مبادئ هذه الأساليب وتطبيقها في تحليل الصور الطبية. يقدم المؤلفون نظرة عامة شاملة على الأساليب المختلفة وفوائدها، مما يسهل على القراء فهم المفاهيم الأساسية. الفصل 2: طرق التردد المكاني يتناول الفصل الثاني طرق التردد المكاني مثل تحليل فورييه وحقول ماركوف العشوائية ومرشحات غابور وتحويل هوغ. هذه الأساليب حاسمة في تحليل الملمس ولها تطبيقات عديدة في التصوير الطبي.