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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Spine Diseases Detection Using SVM

verfasst von : Jyoti M. Waykule, V. R. Udupi

Erschienen in: Techno-Societal 2020

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper addresses the use of HOG (Histogram of Oriented Gradients) and SVM (Support Vector Machine) for boundary regression for biomedical image segmentation and comparing the output with image processing segmentation techniques. Here we will use MATLAB for computation of HOG and SVM. MATLAB image processing toolbox will be extensively used for reading, processing, visualizing and saving the images.

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Literatur
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Dalal N, Triggs B (2005) Histograms of oriented gradients for human detection. In: 2005 proceedings of the IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition, vol 1, pp 886–893
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Wang Z, Zhen X, Tay KY, Osman S, Romano W, Li S (2015) Regression segmentation for M3 spinal images. IEEE Trans Med Imaging 34(8)
5.
Michopoulou SK, Costaridou L, Panagiotopoulos E, Speller R, Panayiotakis G, Todd-Pokropek A (2008) Atlas-based segmentation of degenerated lumbar intervertebral discs from MR images of the spine
6.
Sakthivel K, Nallusamy R, Kavitha C (2014) Color image segmentation using SVM pixel classification image. World Acad Sci Eng Technol Int J Comput Inf Eng 8(10)
Metadaten
Titel
Spine Diseases Detection Using SVM
verfasst von
Jyoti M. Waykule
V. R. Udupi
Copyright-Jahr
2021
Buch
Techno-Societal 2020

Print ISBN: 978-3-030-69920-8

Electronic ISBN: 978-3-030-69921-5

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-69921-5_31

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