filter out unwantedinformation from

filter out unwanted
information from the images, such as numbers, letters etc.,
and then take CBV , CBF and MTT images into IdentifY
Area process to pull out the part we want to compare. Then
take the interested color (RGB) from the CBV , CBF and
MTT images to make comparison (Grey Scale) in order to
determine the relationship from table 1 to gather D-Match,
Mismatch, N-Match and Undefined area then specify the
area of the brain into two part to identify Ischemic Stroke
Area (Left/Right Brain), such progress is shown in Fig. 3 .

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ไม่ต้องการกรองออกข้อมูลจากภาพ เช่นตัวเลข อักษรฯลฯ .,แล้ว ภาพ CBV, CBF และ MTT ในระบุกระบวนการที่ตั้งเมื่อต้องดึงส่วนที่เราต้องการเปรียบเทียบ แล้วนำสนใจสี (RGB) จาก CBV, CBF และMTT ภาพต้องเปรียบเทียบ (เกรย์สเกล) เพื่อกำหนดความสัมพันธ์จากตารางที่ 1 การรวบรวม D-ตรงไม่ตรง กัน จับคู่ N และ Undefined แล้วระบุพื้นที่ของสมองในส่วนที่สองระบุจังหวะสำรอกที่ตั้ง (สมองซ้าย/ขวา), ความคืบหน้าดังกล่าวจะแสดงใน Fig. 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กรองที่ไม่ต้องการข้อมูลจากภาพเช่นตัวเลขตัวอักษร ฯลฯ แล้วนำ CBV, CBF และ MTT ระบุภาพที่เป็นกระบวนการที่จะดึงพื้นที่ออกเป็นส่วนหนึ่งที่เราต้องการที่จะเปรียบเทียบ จากนั้นใช้สีที่สนใจ (RGB) จาก CBV, CBF และ MTT ภาพที่จะทำให้การเปรียบเทียบ (สีเทาขนาด) เพื่อที่จะกำหนดความสัมพันธ์จากตารางที่1 เพื่อรวบรวม D-แข่งขันไม่ตรงกันN-Match และพื้นที่ที่ไม่ได้กำหนดแล้วระบุพื้นที่ของสมองเป็นสองส่วนที่จะระบุโรคหลอดเลือดสมองขาดเลือดพื้นที่ (ซ้าย / ขวาสมอง) ความคืบหน้าดังกล่าวจะแสดงในรูป 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กรองข้อมูลที่ไม่ต้องการ
จากภาพ เช่น ตัวเลข ตัวอักษร ฯลฯ แล้วนำ CBV
, และมูลนิธิสายธารพระพร MTT ภาพในกระบวนการที่จะดึงออก
ระบุพื้นที่ส่วนที่เราต้องการเปรียบเทียบ งั้น
ใช้สีสนใจ ( RGB ) จาก CBV มูลนิธิสายธารพระพรและ
, MTT ภาพเพื่อให้การเปรียบเทียบ ( ระดับสีเทา ) เพื่อหาความสัมพันธ์ จากตารางที่ 1

d-match เพื่อรวบรวม , ไม่ตรงกัน ,n-match และพื้นที่ Death แล้วระบุ
พื้นที่สมองออกเป็นสองส่วนเพื่อระบุโรคหลอดเลือดสมองตีบ
พื้นที่ ( ซ้าย / ขวา สมอง ) , ความคืบหน้าดังกล่าวจะแสดงในรูปที่ 3