Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
La osteoporosis es una enfermedad que ataca a un gran número de personas, ocasionando fracturas de la cadera y en la espina dorsal. En el presente trabajo se propone un método basado en métodos estadísticos para el tratamiento de las imágenes de huesos con la finalidad de detectar osteoporosis. Particularmente, los vectores cuartílicos, el análisis de componentes principales (PCA) y los modelos mezclados gaussianos (GMM) demuestran ser efectivos para efectuar diagnósticos computarizados estadísticos, determinando la presencia de osteoporosis. En esta obra se provee al lector de las herramientas necesarias para reproducir los experimentos efectuados. Es deseable contar con conocimientos de señales y ciertas bases de programación de MatLab. La obra está dirigida a interesados en ingeniería biomédica, ingenieros en electrónica y telecomunicaciones, informáticos y médicos entusiastas en el desarrollo de nuevos métodos alternativos para el diagnóstico médico.