抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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Grossu(2022)[1]では,Visual Basic 6からC#.NetへのHyper-フラクタル解析の移動を論じた。本研究の主目的は,コンピュータ断層撮影マルチチャネル画像のフラクタル解析のための医療モジュールを開発している。RGBチャネル重合せによる画像を比較する新しいツールも考慮した。これは,医用画像分析(例えば,コントラストCTスライスと自然比較)で特に興味深い。プログラムファイル:ハイパーフラクタル解析v06CPCライブラリリンクは,プログラムファイル:https://doi.org/10.17632/z9knmny56p.2 Licensing Provice:GPLv2プログラミング言語:C#7.3/Netフレームワーク4.7.1ジャーナル参照:以前のバージョン:コンピュータ物理通信271,(2022)108189Doesは,以前のバージョンを超えた。問題のYes Natureは,画像のフラクタル次元,多次元物体,および医用コンピュータ断層撮影画像を推定する。解法:ファジィボックス計算アルゴリズムの最適化バージョン。新しいバージョンの理由は,コンピュータ断層撮影マルチチャネル画像のフラクタル解析のための医療モジュールである。改訂の要約:Visual Basic 6からC#.Netへのハイパーフラクタル解析のマイグレーションを,[1]で議論した。新しいSOLID[2]応用設計は開発プロセスを促進する。したがって,現在のバージョンの主な目標は,コンピュータトモグラフィ(CT)画像[6,7]のフラクタル分析(CT)画像[6,7]. Hyper-フラクタル分析v06が,空の線によって分離された3つのHounsfieldユニットマトリックス(CTスライス)を含む特定のcsvファイル(ct.csv)を開けることを可能にする。最も一般的に,これらの3つの「チャネル」を,天然,動脈コントラストから対応するスライスを保存するために使用し,以前に記述したCTスライスの静脈コントラストシリーズを,異なるRGBチャネル[8]で表示し,画像差(CTバンド-Pas)を強調して,CTマルチチャネルファジィバンドパスフィルタのためのHounsfieldユニット入力パラメータの特定を可能にした。I.V.視覚基本6からC#.Net,Comput.Phys.Commun.,271(2022)108199,https://doi.org/10.1016/j.cpc.2021.108189.[2]S.Millett,Professional ASP.NET設計パターン,Wiley,Indianapolis,2010[3]R.H.Landau,M.J.Paez,C.C.Bordeianu,計算機物理学:コンピュータによる問題解決,Wiley-VCH-Verlag,Weinheim,2007[4]J。Ruiz de Miras,J.Navas,P.Villoslada,F.J.エステバン,UJA-3DFD:MRIデータからの3Dフラクタル次元を計算するプログラム,コンピュータ法,およびBiomedicine,104(3)(2011)452-460,https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2010.08.015.Display Ofed[5]Jのプログラム。Ruiz de Miras,MATLABにおけるフラクタル分析:A.Di Iva(Eds.),脳,Springer,New York,NY,2016,https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3995-4_33.[6]E.セラム,コンピュータトモグラフィ,第4版,Sunders 2015,ISBN:9780323312882[7]N。Verga,A.I.Miron,O.Savencu,I.V.肉眼的。コンピュータ断層撮影画像,WAIHIP会議,ルーマニア,2021.88I.V.肉眼的,A.I.Miron,O.Savencu,C.Besliu,N.Verga,CT画像解析のための実験ソフトウェア,WAIHIP会議,Romania,2021,https://doi.org/10.13140/RG.2.2.22757.32486。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
