Técnicas de segmentación de imágenes cerebrales
Un estudio en profundidad sobre el tumor
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En relación con la detección de la localización del tumor, se presenta un método novedoso basado en la transformada de paquetes wavelet. En relación con la extracción de tumores, se proponen dos métodos estratégicos. Uno utiliza el algoritmo K-Means genético. Se realiza un plan estratégico para introducir una nueva función de adecuación basada en errores en el algoritmo genético. Su rendimiento es notable en imágenes que contienen regiones tumorales no continuas. El segundo método utiliza un modelo de contorno activo basado en regiones. Adapta un plan estratégico para restringi...
En relación con la detección de la localización del tumor, se presenta un método novedoso basado en la transformada de paquetes wavelet. En relación con la extracción de tumores, se proponen dos métodos estratégicos. Uno utiliza el algoritmo K-Means genético. Se realiza un plan estratégico para introducir una nueva función de adecuación basada en errores en el algoritmo genético. Su rendimiento es notable en imágenes que contienen regiones tumorales no continuas. El segundo método utiliza un modelo de contorno activo basado en regiones. Adapta un plan estratégico para restringir la energía del contorno. Los resultados muestran que el método propuesto supera a algunos de los métodos existentes que abordaron los retos de la segmentación multimodal de tumores cerebrales (MICCAI). Para segmentar los componentes tumorales se utiliza un gráfico de adyacencia regional (RAG) y una novedosa técnica de injerto que imita el proceso de injerto en horticultura y reglas estadísticas.
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