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Medical image granulation by fuzzy inference

机译:基于模糊推理的医学图像颗粒化

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摘要

The paper proposes a scheme of image granulation using the fuzzy inference technique. For a region of interest (ROI) in a medical image, the authors describe knowledge needed to granulate the ROI, for example, knowledge of intensity, location and so on. Generally, one cannot granulate the ROI without employing the whole of the knowledge. Fuzzy inference rules of the derived knowledge can accommodate the granulation. After the inference results are compiled to a total degree, resultant data is obtained. Clustering or a region growing technique is used to granulate the ROI. The experimental results on human brain MR images and human foot CT images show that the method can precisely granulate the ROI.
机译:提出了一种基于模糊推理技术的图像颗粒化方案。对于医学图像中的感兴趣区域(ROI),作者描述了使ROI细化所需的知识,例如强度,位置等知识。通常,如果不使用全部知识,就无法细化ROI。派生知识的模糊推理规则可以适应粒度。在将推理结果汇总到一定程度后,就可以得到结果数据。使用聚类或区域增长技术来使ROI细化。在人脑MR图像和人脚CT图像上的实验结果表明,该方法可以精确地实现ROI的颗粒化。

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