Técnicas de Segmentação de Imagem Cerebral
Um estudo profundo sobre o tumor
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Em relação à detecção da localização do tumor, é apresentado um novo método baseado na transformação de pacotes de ondas. Em relação à extracção tumoral, são propostos dois métodos estratégicos. Um utiliza o algoritmo Genetic K-Means. É feito um plano estratégico ao introduzir uma nova função de aptidão baseada em erros no algoritmo genético. O seu desempenho é notável em imagens que contêm regiões tumorais não contínuas. O Segundo método utiliza um modelo de contorno activo baseado em regiões. Adapta um plano estratégico para restringir a energia do contorno....
Em relação à detecção da localização do tumor, é apresentado um novo método baseado na transformação de pacotes de ondas. Em relação à extracção tumoral, são propostos dois métodos estratégicos. Um utiliza o algoritmo Genetic K-Means. É feito um plano estratégico ao introduzir uma nova função de aptidão baseada em erros no algoritmo genético. O seu desempenho é notável em imagens que contêm regiões tumorais não contínuas. O Segundo método utiliza um modelo de contorno activo baseado em regiões. Adapta um plano estratégico para restringir a energia do contorno. Os resultados mostram que o método proposto supera alguns métodos existentes que lidavam com os desafios da segmentação multimodal de tumores cerebrais (MICCAI). Um gráfico de região adjacente (RAG) e uma nova técnica de enxertia que imita o processo de enxertia em horticultura e regras estatísticas utilizadas para segmentar os componentes tumorais.
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