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首页> 外文会议>2013 International Conference on Circuits, Power and Computing Technologies >Statistical feature based classification of arthritis in knee X-ray images using local binary pattern
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Statistical feature based classification of arthritis in knee X-ray images using local binary pattern

机译：基于局部二进制模式的基于统计特征的膝关节X射线图像中关节炎的分类

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Arthritis is the most common inflammation that occurs in bone joints. The possibility of early disability and joint deformities are high for a person affected by arthritis. By the early diagnosis and treatment of the Arthritis, the damage to the joins can be reduced. A number of therapeutic approaches are now widely available for the diagnosis of this disease. Imaging of the affected joints plays a vital role in the analysis. This paper discuss the classification of arthritis using KNN and Bayesian classifiers based on the feature extracted from digital X-ray images using local binary pattern.
机译：关节炎是骨关节中最常见的炎症。对于患有关节炎的人来说，早期残疾和关节畸形的可能性很高。通过对关节炎的早期诊断和治疗，可以减少对关节的损害。现在，许多治疗方法可广泛用于诊断该疾病。受影响关节的成像在分析中起着至关重要的作用。本文基于使用局部二进制模式从数字X射线图像提取的特征，讨论了使用KNN和贝叶斯分类器对关节炎进行分类的方法。

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