Inferens av tumör och ödem områden från hjärnan magnetisk resonanstomografi (MRT) data förblir utmanande på grund av den komplexa strukturen av hjärntumörer, suddiga gränser, och yttre faktorer såsom buller. För att minska bullerkänsligheten och förbättra stabiliteten i segmenteringen föreslås en effektiv hybridklusteralgoritm kombinerad med morfologiska operationer för segmentering av hjärntumörer i detta papper. De viktigaste bidragen av papperet är följande: för det första, adaptiv Wiener filtrering används för denoisering, och morfologiska operationer används för att avlägsna icke-hjärnvävnad, effektivt minska metodens känslighet för buller. För det andra kombineras K-means++-klustring med den Gaussiska kärnbaserade fuzzy C-means-algoritmen för segmentavbildningar. Denna klusterbildning förbättrar inte bara algoritmens stabilitet, utan minskar också känsligheten hos klusterparametrar. Slutligen, de extraherade tumör bilder efterbehandlas med morfologiska operationer och medianfiltrering för att erhålla exakta representationer av hjärntumörer. Dessutom jämfördes den föreslagna algoritmen med andra nuvarande segmenteringsalgoritmer. Resultaten visar att den föreslagna algoritmen presterar bättre när det gäller noggrannhet, känslighet, specificitet och återkallande.
Hjärntumörsegmentering baserad på hybridkluster och morfologiska operationer föreslogs av Zhang et al. REF som består av adaptiv Wiener ltering för denoisering, morfologiska operationer för att ta bort icke cerebral vävnad och k-medel kluster i kombination med Gaussian kärnan-baserade fuzzy c-means algoritm för att segmentera bilder.
Brain Tumor Segmentation Based on Hybrid Clustering and Morphological Operations