A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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A Model Optimization Approach to the Automatic Segmentation of Medical Images Uma abordagem de otimização de modelo para segmentação automática de imagens médicas

Ahmed AFIFI, Toshiya NAKAGUCHI, Norimichi TSUMURA, Yoichi MIYAKE

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Resumo:

O objetivo deste trabalho é desenvolver uma técnica eficiente de segmentação de imagens médicas, ajustando um modelo de forma não linear com imagens pré-segmentadas. Nesta técnica, a análise de componentes do princípio do kernel (KPCA) é usada para capturar as variações de forma e construir o modelo de forma não linear. A pré-segmentação é realizada classificando os pixels da imagem de acordo com as características de textura de alto nível extraídas usando a decomposição completa de pacotes wavelet. Além disso, o ajuste do modelo é concluído usando a técnica de otimização por enxame de partículas (PSO) para adaptar os parâmetros do modelo. A técnica proposta é totalmente automatizada, é talentosa para lidar com variações complexas de forma, pode otimizar eficientemente o modelo para se adequar aos novos casos e é robusta a ruído e oclusão. Neste artigo, demonstramos a técnica proposta implementando-a na segmentação do fígado a partir de tomografia computadorizada (TC) e os resultados obtidos são muito esperançosos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.4 pp.882-890
Data de publicação
2010/04/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.882
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Reconhecimento de imagem, visão computacional

autores

Palavra-chave