In view of better results expected from examination of medical dataset (images) with hybrid (integration of thresholding and segmentation) image processing methods, this work focuses on implementation of such a possible Hybrid Image Examination technique for medical images. This book describes various image thresholding and segmentation methods which are essential for the development of such a hybrid processing tool. Further, this book presents the essential details, such as test image preparation, implementation of a chosen thresholding operation, evaluation of threshold image, and implementation of segmentation procedure and its evaluation, supported by pertinent case studies. Aimed at researchers and graduate students in medical image processing domain, image processing and computer engineering, it Provides broad background on various image thresholding and segmentation techniques Discusses information on various assessment metrics and the confusion matrix Proposes integration of the thresholding technique with bio-inspired algorithms Includes various images, such as MRI, CT, dermoscopy and ultrasound pictures, in the case studies Includes separate chapters on machine learning and deep learning for medical image processing

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