Например, Бобцов

Сегментация опухоли головного мозга на магнитно-резонансной томографии с использованием нечеткого деформируемого слияния и алгоритма Dolphin-SCA

Аннотация:

Прекращение функционирования мозга человека на небольшой промежуток времени приводит к смерти. Лечение нарушений головного мозга должно проводиться на ранней стадии и до появления клинических симптомов. Опухоль головного мозга является одним из самых серьезных заболеваний. Развитие опухоли можно обнаружить с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). В связи с наличием шумов на изображении МРТ опухоль сложно точно и быстро диагностировать. Одно из решений в диагностике опухолей — использование сегментации изображений головного мозга на МРТ. В работе представлена модель томограммы головного мозга обработанная с помощью нелокальных средств (Non-Local Means, NLM) для уменьшения шума от захваченных необработанных данных. Полученное изображение сегментировано с помощью определения областей интереса (ROI) и деформируемой нечеткой системы слияния. Система слияния сочетала в себе метод нечеткой кластеризации C-средних (Fuzzy C-Means, FCM) и деформируемых систем. Выполнен анализ значений пригодности констант α и β сегментированных изображений моделей, объединенных с использованием алгоритма синус-косинуса на основе эхолокации Dolphin-SCA. Интегрированный вывод алгоритма классифицирован с помощью глубокого классификатора (Convolutional Neural Network, CNN). Проведен анализ и сравнение экспериментальных данных созданной модели с текущими методологиями. Значения показателей эффективности предлагаемой модели для селективности, прецизионности, правильности и ошибок составили 0,90, 0,89, 0,88 и 0,10 соответственно. Таким образом, по сравнению с предыдущими стратегиями, предлагаемый подход превосходит ранее применяемые методы.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО