Exakt leversegmentering från datortomografi (CT) skanning bilder är ett viktigt och avgörande steg i datorstödd diagnos av levertumör. De automatiska och oövervakade metoderna används för att segmentera CT-avbildningar som minskar tiden och eliminerar behovet av manuellt gränssnitt. I detta papper, adaptiv tröskel, morfologisk bearbetning, och kärna fuzzy C-means (KFCM) kluster algoritm har använts med rumslig information för att visualisera och mäta tumörområdet tumör del av levern som segmenteras från CT buk bilder. Den föreslagna processen testades och utvärderades till en serie testbilder på MICCAI 2008 levertumör segmentering utmaning dataset för att extrahera tumörregionen. Området av tumörorsaken har beräknats också. KFCM-algoritmen introducerar en kärnfunktion på fuzzy c-means clustring (FCM) för att minska effekten av buller och förbättra förmågan att klustra. Experimentella resultat visade positiva resultat för den föreslagna algoritmen. PSNR och MSE har beräknats för FCM- och KFCM-metoden för att jämföra resultaten för att segmentera bilderna. Ett experimentellt resultat visar att den föreslagna metoden skulle kunna användas effektivt för att segmentera levercancerregionen i termer av höga PPNR- och låga MSE-värden och uppnå hög överensstämmelse för att upptäcka små förändringar i bilder.
I REF användes den adaptiva tröskeln, morfologisk bearbetning och kärnfuzzy C-means (KFCM) klusteralgoritmen för att visualisera och mäta tumörområdena från buk CT-avbildningar.
Kernelized Fuzzy C-means Clustering with Adaptive Thresholding for Segmenting Liver Tumors
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}