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.
Lung cancer is a leading reason of death worldwide it refers to the uncontrolled growth of abnormal cells in the lung. If not treated, this growth can spread past the lung by procedure of metastasis into close-by tissue and different parts of the body. The image processing methods are used commonly in various medical areas for improving prior detection and treatment stages, in which the time span or elapse is very important to identify the disease in the patient as possible as fast, especially in many tumors. The proposed method uses first detection of lung mass tissue uses segmentation with filtering, morphological operation etc. Geometrical features Extraction technique is used for calculating statistical features. At last classification and prediction is done by using the geometrical features are merged with Machine Learning classifier. Results of the classification gives, whether the CT Image is a normal Image or cancerous.