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Automatic segmentation of meningioma from non-contrasted brain MRI integrating fuzzy clustering and region growing

机译:融合模糊聚类和区域增长的非对比脑MRI自动分割脑膜瘤

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摘要

BackgroundIn recent years, magnetic resonance imaging (MRI) has become important in brain tumor diagnosis. Using this modality, physicians can locate specific pathologies by analyzing differences in tissue character presented in different types of MR images.This paper uses an algorithm integrating fuzzy-c-mean (FCM) and region growing techniques for automated tumor image segmentation from patients with menigioma. Only non-contrasted T1 and T2 -weighted MR images are included in the analysis. The study's aims are to correctly locate tumors in the images, and to detect those situated in the midline position of the brain.
机译:背景技术近年来,磁共振成像(MRI)在脑肿瘤诊断中已变得重要。通过这种方式,医生可以通过分析不同类型的MR图像中存在的组织特征差异来定位特定的病理学。本文使用了一种融合了模糊c均值(FCM)和区域生长技术的算法,可以对半月板瘤患者进行自动肿瘤图像分割。分析中仅包括未对比的T1和T2加权MR图像。该研究的目的是正确定位图像中的肿瘤,并检测位于大脑中线位置的肿瘤。

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