แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

A novel bacterial foraging optimization based multimodal medical image fusion approach

Organization : Kalasalingam Academy of Research and Education. Department of Computer Science and Engineering

Organization : Kalasalingam Academy of Research and Education. Department of Electronics and Communication Engineering
keyword: Medical image fusion.
; Bacterial fraging optimization.
; Discrele wavelet transform.
; Fusion rule generations.
Abstract: Multimodal medical image fusion (MIF) is the procedure of integrating different images in single into multiple imaging modalities for increasing the image quality by preserving a certain feature. Medical image combination covered a tremendous count of hot topic areas, involving pattern recognition, image processing, artificial intelligence (AI), computer vision (CV), and machine learning (ML). In addition, MIF was more commonly applied in clinical for physicians to understand the lesion by the combination of various modalities of medicinal image. This article introduces a novel bacterial foraging optimization-based multimodal medical image fusion approach (BFO-M3IFA). The presented BFO-M3IFA technique considered two distinct patterns of the images as the input of systems and the outcome will be the fused image. Primarily, the BFO-M3IFA technique exploits Weiner filtering (WF) technique as an image pre-processing step to get rid of the noise. Besides, discrete wavelet transform (DWT) was applied for decomposing the image into distinct subbands. Afterward, the estimated coefficients of modality 1 and comprehensive coefficients of modality 2 are integrated and vice versa. At last, a fusion rule is generated to fuse the details of two image modalities and the optimal fusion rule parameter is chosen with utilize of BFO algorithm. The experimental validation of the BFO-M3IFA system was tested and outcomes ensured the improved performance of the BFO-M3IFA system on existing models."
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2023-12-03
Issued: 2023-11-27
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : APPLIED SCIENCE AND ENGINEERING PROGRESS. vol. 16, no. 4 (Oct.-Dec. 2023), p. 1-9.
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 aij160403.pdf 1.01 MB
ใช้เวลา
0.028527 วินาที

Muthulingam, Gurusigaamani Ayanar.
Title Contributor Type
A novel bacterial foraging optimization based multimodal medical image fusion approach
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Muthulingam, Gurusigaamani Ayanar.;Parvathy, Velnyrygan Subbiah

บทความ/Article
Parvathy, Velnyrygan Subbiah
Title Contributor Type
A novel bacterial foraging optimization based multimodal medical image fusion approach
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Muthulingam, Gurusigaamani Ayanar.;Parvathy, Velnyrygan Subbiah

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,954
รวม 1,957 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 76,116 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 27 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 13 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 76,157 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104