Bildsegmentering används för att separera objekt från bakgrunden, och därmed har det visat sig vara ett kraftfullt verktyg i biomedicinsk avbildning. I det här dokumentet presenteras en förbättrad Edge Detection-algoritm för hjärntumörsegmentering. Det är baserat på Sobel edge detektion. Den kombinerar Sobel-metoden med bildberoende tröskelmetod, och finner olika regioner med hjälp av sluten konturalgoritm. Slutligen tumörer extraheras från bilden med hjälp av intensitet information inom stängda konturer. Algoritmen genomförs i C och dess prestanda mäts objektivt såväl som subjektivt. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen ger överlägsen prestanda jämfört med konventionella segmenteringsmetoder. För jämförande analys används olika parametrar för att visa att den föreslagna metoden är överlägsen de konventionella.
Asra Aslam m.fl. presenterade en förbättrad edge detektionsalgoritm för segmentering av hjärntumör REF.
Improved edge detection algorithm for brain tumor segmentation
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}