Tecniche di segmentazione delle immagini cerebrali
Uno studio approfondito sul tumore
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Per quanto riguarda il rilevamento della posizione del tumore, viene presentato un metodo innovativo basato sulla trasformata wavelet dei pacchetti. In relazione all'estrazione del tumore, vengono proposti due metodi strategici. Uno utilizza l'algoritmo genetico K-Means. Un piano strategico consiste nell'introdurre una nuova funzione di fitness basata sull'errore nell'algoritmo genetico. Le prestazioni sono notevoli nelle immagini che contengono regioni tumorali non continue. Il secondo metodo utilizza un modello di contorno attivo basato sulle regioni. Adatta un piano strategico per limitare ...
Per quanto riguarda il rilevamento della posizione del tumore, viene presentato un metodo innovativo basato sulla trasformata wavelet dei pacchetti. In relazione all'estrazione del tumore, vengono proposti due metodi strategici. Uno utilizza l'algoritmo genetico K-Means. Un piano strategico consiste nell'introdurre una nuova funzione di fitness basata sull'errore nell'algoritmo genetico. Le prestazioni sono notevoli nelle immagini che contengono regioni tumorali non continue. Il secondo metodo utilizza un modello di contorno attivo basato sulle regioni. Adatta un piano strategico per limitare l'energia del contorno. I risultati mostrano che il metodo proposto supera alcuni metodi esistenti che hanno affrontato le sfide della segmentazione multimodale dei tumori cerebrali (MICCAI). Un grafo di adiacenza delle regioni (RAG) e una nuova tecnica di innesto che imita il processo di innesto in orticoltura e le regole statistiche utilizzate per segmentare i componenti del tumore.
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