The book "Feature Extraction in Medical Image Retrieval: A New Design of Wavelet Filter Banks" explores the development of innovative techniques for extracting features from medical images using wavelet filter banks. The author presents a comprehensive overview of the current state of feature extraction methods in medical image retrieval, highlighting their limitations and challenges. The book provides a detailed explanation of the principles of wavelet transform and its application in feature extraction, followed by an in-depth discussion of the proposed design of wavelet filter banks for medical image retrieval. The book begins with an introduction to the importance of feature extraction in medical image retrieval, emphasizing the need for accurate and efficient feature extraction methods to support the growing demand for medical image analysis. The author discusses the limitations of traditional feature extraction methods and the need for more advanced techniques that can handle complex medical images. The book then delves into the principles of wavelet transform and its application in feature extraction, providing a thorough understanding of the mathematical concepts underpinning the technique. The author presents a novel approach to feature extraction using wavelet filter banks, which offers several advantages over traditional methods. This approach is based on the idea of decomposing medical images into different frequency bands using wavelet transform, allowing for more accurate and efficient feature extraction. The book explains how this approach can improve the accuracy and efficiency of medical image retrieval, enabling better diagnosis and treatment of diseases. The book also explores the challenges associated with implementing wavelet filter banks in medical image retrieval, such as the need for high-quality imaging devices and the complexity of the algorithms involved. However, the author highlights the potential benefits of this approach, including improved diagnostic accuracy and faster processing times.

Книга «Извлечение признаков в поиске медицинских изображений: Новый дизайн банков вейвлет-фильтров» исследует разработку инновационных методов извлечения признаков из медицинских изображений с использованием банков вейвлет-фильтров. Автор представляет всесторонний обзор текущего состояния методов извлечения признаков при поиске медицинских изображений, подчеркивая их ограничения и проблемы. В книге приводится подробное объяснение принципов вейвлет-преобразования и его применения при извлечении признаков с последующим подробным обсуждением предлагаемой конструкции банков вейвлет-фильтров для поиска медицинских изображений. Книга начинается с введения в важность извлечения признаков при поиске медицинских изображений, подчеркивая необходимость точных и эффективных методов извлечения признаков для поддержки растущего спроса на анализ медицинских изображений. Автор обсуждает ограничения традиционных методов извлечения признаков и необходимость более совершенных методов, которые могут обрабатывать сложные медицинские изображения. Затем книга углубляется в принципы вейвлет-преобразования и его применение в извлечении признаков, обеспечивая полное понимание математических концепций, лежащих в основе техники. Автор представляет новый подход к извлечению признаков с использованием банков вейвлет-фильтров, который предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами. Этот подход основан на идее разложения медицинских изображений на различные полосы частот с использованием вейвлет-преобразования, что позволяет более точно и эффективно извлекать признаки. В книге объясняется, как этот подход может повысить точность и эффективность поиска медицинских изображений, что позволит лучше диагностировать и лечить заболевания. В книге также рассматриваются проблемы, связанные с внедрением банков вейвлет-фильтров при поиске медицинских изображений, такие как необходимость в высококачественных устройствах визуализации и сложность используемых алгоритмов. Тем не менее, автор подчеркивает потенциальные преимущества этого подхода, включая повышение точности диагностики и сокращение времени обработки.

''