Kärnvapenbilden har framträtt som ett lovande forskningsarbete inom det medicinska området. Bilder från olika modaliteter möter sin egen utmaning. Positron Emission Tomografi (PET) bild kan hjälpa till att exakt lokalisera sjukdomen för att hjälpa till att planera rätt behandling för varje fall och spara värdefull tid. I detta dokument, en ny metod för rumsliga Fuzzy C-Means (PET-SFCM) kluster algoritm införs på PET scan bilddataset. Den föreslagna algoritmen ingår i den rumsliga områdesinformationen med traditionell FCM och uppdaterar den objektiva funktionen för varje kluster. Denna algoritm implementeras och testas på enorma datainsamling av patienter med hjärnneurodegenerativ sjukdom som Alzheimers sjukdom. Den har visat sig vara effektiv genom att testa den för verkliga patientdatamängder. Experimentella resultat jämförs med konventionella FCM och K-Means klusteralgoritm. PET-SFCM:s prestanda ger tillfredsställande resultat jämfört med andra två algoritmer.
Meena och Raja REF föreslog en strategi för rumsliga C-medel (PET-SFCM) klusteralgoritm på Positron Emission Tomography (PET) skanna bilddataset.
Spatial Fuzzy C Means PET Image Segmentation of Neurodegenerative Disorder
{'venue': 'Indian Journal of Computer Science and Engineering (IJCSE), ISSN : 0976-5166 Vol. 4 No.1 Feb-Mar 2013, pp.no: 50-55', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}