Abstract-This paper föreslog en själv-initialization process till K-Means metod för automatisk segmentering av mänskliga hjärnan Magnetic Resonance Image (MRI) skannar. K-Means klustermetod är en iterativ metod och initieringsprocessen görs vanligtvis antingen manuellt eller slumpmässigt. I detta arbete, har en metod föreslagits för att använda histogrammet av den grå skala MRT hjärnbilder för att automatiskt initiera K-means kluster algoritm. Detta görs genom att ta antalet huvudsakliga toppar samt deras värden som antal kluster och deras initiala centroider respektive. Detta gör algoritmen snabbare genom att minska antalet iterationer i segmenteringen av MRT-avbildningen. Den föreslagna metoden är namngiven som Histogrambased Self Initializing K-Means (HBSIKM) metod. Experiment gjordes med MRI-hjärnvolymer tillgängliga från Internet Brain Segmentation Repository (IBSR). Likvärdighetsvalidering gjordes av Dice-koefficienten med tillgängliga guldstandarder från IBSR:s webbplats. Den föreslagna metodens prestanda jämförs med den traditionella KMeans-metoden. För IBSR-volymerna ger den föreslagna metoden 3 till 4 gånger snabbare resultat och högre tärningsvärde än traditionell K-Means-metod.
Tidningen REF föreslog en självinitieringsprocess till K-Means metod för automatisk segmentering av människans hjärna Magnetisk Resonance Image (MRI) skannar.
Automatic Brain Tissues Segmentation based on Self Initializing K-Means Clustering Technique
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}