Bildsegmentering är en av de viktigaste delarna av kliniska diagnostiska verktyg. Medicinska bilder innehåller mestadels buller och homogenitet. Därför är noggrann segmentering av medicinska bilder en mycket svår uppgift. Men processen för korrekt segmentering av dessa bilder är mycket viktig och avgörande för en korrekt diagnos av kliniska verktyg. I detta dokument föreslås en ny metod som är robust mot in-homogenousness och buller av bilder. Användaren väljer träningsdata för varje målklass. Buller minskas i bild med hjälp av Stationary wavelet Transform (SWT) sedan FCM kluster ingångsbild till n kluster där n är antalet målklasser. Användaren väljer några av de kluster som ska partitioneras igen. FCM samlar varje användarvalt kluster till två undergrupper. Denna process fortsätter tills användaren är nöjd. Varje kluster betraktas som en underklass. Poseriär sannolikhet för data för varje underklass beräknas med hjälp av data i dessa underklasser. Sannolikhetstäthet för varje målklass vid underklasser beräknas med hjälp av utbildningsdata. Sannolikheten för data för varje målklass beräknas med hjälp av sannolikhetstätheten för varje delklass vid indata och sannolikheten för varje delklass för varje målklass. Till sist samlas bilden med hjälp av sannolikhet för data till varje målklass. Segmentering av flera simulerade och verkliga bilder visas för att visa effektiviteten av den nya metoden.
Även intensitetsfördelningen i de medicinska bilderna är mycket komplex REF.
Medical image segmentation using fuzzy c-mean (FCM), Bayesian method and user interaction
{'venue': '2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition', 'journal': '2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}