机译:基于种子区域生长算法的优化和模糊聚类相结合,在T1,T2,FLAIR和MPR脑图像中进行肿瘤检测
Kalasalingam Univ, Dept Instrumentat & Control Engn, Virudunagar 626126, Tamil Nadu, India;
Kalasalingam Univ, Dept Elect & Commun Engn, Virudunagar 626126, Tamil Nadu, India;
Kalasalingam Univ, Dept Elect & Commun Engn, Virudunagar 626126, Tamil Nadu, India;
Kalasalingam Univ, Dept Elect & Elect Engn, Virudunagar, Tamil Nadu, India;
SCSVMV Univ, Dept Comp Sci Engn, Kanchipuram, Tamil Nadu, India;
MPSO-based FCM; seed-based region growing; tumor identification; image segmentation; mean square error; peak signal to noise ratio; Jaccard (Tanimoto) index; dice overlap index;
机译:使用优化和聚类技术的T1,T2和FLAIR脑图像中组织分割和肿瘤区域识别的完整自动化算法
机译:开发可同时在T1-W,T2-W,FLAIR和MPR型磁共振脑图像中进行组织分割和肿瘤鉴定的组合框架
机译:基于区域生长的磁共振(MR)图像中的形态边缘检测和脑肿瘤分割和改进模糊C型(FCM)算法的性能评价
机译:使用改进的模糊c均值聚类和分水岭算法从MR脑图像中进行脑肿瘤分割
机译:一种新的三维自动修改的区域增长算法,用于使用磁共振血管造影(MRA)图像数据库分割脑血管。
机译:使用模糊局部信息聚类均值(FLICM)自动分割算法和反向传播网络分类的CT扫描图像中的肺部病变检测
机译:使用基于模板的K表示和改进的模糊C意味着聚类算法,自动人脑肿瘤检测MRI图像