Abstract-Det huvudsakliga syftet med detta projekt är att segmentera olika bilder bröst ultraljud för att ta reda på lesion område genom att kasta de lågkontrast regioner samt den inneboende spräckliga buller. Den föreslagna metoden består av tre steg (avtagande buller, segmentering, klassificering) för att extrahera rätt skada. Vi använde normaliserade nedskärningar för att segmentera ultraljudsbilder till områden av intresse där vi möjligen kan hitta lesionen, och sedan används K-means clasfier för att slutligen bestämma platsen för lesionen. För varje originalbild ges en kommenterad mark-sanning-bild för att utföra jämförelse med de erhållna experimentella resultaten, vilket ger korrekta utvärderingsåtgärder.
Sadek m.fl. REF använde normaliserade nedskärningar för att segmentera ultraljudsbilder i områden av intresse där de möjligen kan hitta lesionen, och sedan K-means klassificerare tillämpas för att slutligen bestämma platsen för lesionen.
Automated Breast Lesion Segmentation in Ultrasound Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}