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使用模糊聚类和蛇MGGVF模型相结合的方法对大脑肿瘤在MRI图像分割

文摘

主动轮廓或蛇和基于区域的方法不是单独用于肿瘤区域对大脑核磁共振图像的有效分割。活动轮廓或蛇是初始化问题,贫困收敛边界凹陷和困难迫使一条蛇长,薄的边界缺口。基于区域的方法不包括形状和边界信息。在这篇文章中,我们将提出模糊聚类方法被称为增强型可能主义的模糊c均值(EPFCM)和改进的广义梯度向量流(MGGVF)蛇模型在正常的扩散方向分段肿瘤MRI图像有效区域。EPFCM方法用于肿瘤的初始分割的结果,用于提供初始轮廓MGGVF蛇模型。然后它是用来确定最终的准确的肿瘤边界轮廓。在肿瘤的MRI图像实验结果表明,我们的方法是脑部肿瘤分割更健壮的和准确的。

一个。Rajendran, r . Dhanasekaran

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