Magnetisk resonanstomografi (MRI) segmentering är en komplex fråga. I detta dokument föreslås en ny metod för att uppskatta rätt antal segment och automatisk segmentering av mänskliga normala och onormala MR-hjärnbilder. Syftet med automatisk diagnos av segmenten är att hitta antalet delade bildområden av en bild enligt dess entropi och med korrekt diagnos av segment av en bild ökade också precisionen av segmentering. När det gäller det faktum att gissa antalet bildsegment och mitten av segment automatiskt kräver algoritm testa många stater för att lösa detta problem och för att ha en hög noggrannhet, använde vi en kombination av den genetiska algoritmen och fuzzy c-means (FCM) metod. I denna metod har man försökt att ändra FCM-metoden som en fitnessfunktion för en kombination av den i genetisk algoritm för att göra bildsegmenteringen mer exakt. Vårt experiment visar att den föreslagna metoden har en betydande förbättring av noggrannheten i bildsegmenteringen jämfört med liknande metoder.
Fuzzy -means (FCM) i samband med GA diskuterades i REF där resultaten visade en signifikant förbättring av noggrannheten i bildsegmenteringen jämfört med andra metoder.
Automatic Segmentation of Medical Images Using Fuzzy c-Means and the Genetic Algorithm
{'venue': 'Journal of Computational Medicine', 'journal': 'Journal of Computational Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}