مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

قسمتی از ترجمه چکیده این مقاله در قالب ورد و pdf

 

این مقاله کیفیت فازی means-C و بخش بندی Means-K را مقایسه می کند ، و تصاویر MR پیچیده از تومور مغزی را با هیستوگرام اولیه مشخص می­کند. دقت در بخش­بندی به طورجداگانه بستگی به توانایی دکتر برای تشخیص طبقات مختلف بافت دارد. از این رو ، یک پیش نیاز جدی برای ارزیابی توانایی قبل از بخش­بندی تصاویر پزشکی وجود دارد. این مقاله توانایی این را دارد که FCM و Means-K بخش بندی خاکستری ماده(GM)، ماده سفید(WM)، مایع مغزی-نخاعی (CSF)، نکروزی گلیوبلاستمامولتی (GBM)، ورم ازوژنیک،کنتراست T1 که محور هم سطح تصاویر ورم MR تومور است را ارزیابی کند . آزمایش نشان می­دهدکه FCM ازوژنیک و ماده سفید به عنوان یک بافت و ماده به طور مشابه به رنگ خاکستری و نکروتیک شناسایی می­شوند Means-K قادر به تشخیص مناطق است و نسبت به FCM بهتر تشخیص می­دهد . FCM تنها 3 بافت را شناسایی می­کند در حالی که، Means-K تمام 6 بافت را شناسایی می­کند . ارزیابی تجربی Means-K و FCM ، با هیستوگرام در نرم افزار متلب انجام می شود .

 


خرید آنلاین

مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

قسمتی از ترجمه چکیده این مقاله در قالب ورد و pdf

 

این مقاله کیفیت فازی means-C و بخش بندی Means-K را مقایسه می کند ، و تصاویر MR پیچیده از تومور مغزی را با هیستوگرام اولیه مشخص می­کند. دقت در بخش­بندی به طورجداگانه بستگی به توانایی دکتر برای تشخیص طبقات مختلف بافت دارد. از این رو ، یک پیش نیاز جدی برای ارزیابی توانایی قبل از بخش­بندی تصاویر پزشکی وجود دارد. این مقاله توانایی این را دارد که FCM و Means-K بخش بندی خاکستری ماده(GM)، ماده سفید(WM)، مایع مغزی-نخاعی (CSF)، نکروزی گلیوبلاستمامولتی (GBM)، ورم ازوژنیک،کنتراست T1 که محور هم سطح تصاویر ورم MR تومور است را ارزیابی کند . آزمایش نشان می­دهدکه FCM ازوژنیک و ماده سفید به عنوان یک بافت و ماده به طور مشابه به رنگ خاکستری و نکروتیک شناسایی می­شوند Means-K قادر به تشخیص مناطق است و نسبت به FCM بهتر تشخیص می­دهد . FCM تنها 3 بافت را شناسایی می­کند در حالی که، Means-K تمام 6 بافت را شناسایی می­کند . ارزیابی تجربی Means-K و FCM ، با هیستوگرام در نرم افزار متلب انجام می شود .

 


مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

مقاله ترجمه شده رشته کامپیوتر با موضوع ارزیابی K-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

قسمتی از ترجمه چکیده این مقاله در قالب ورد و pdf

 

این مقاله کیفیت فازی means-C و بخش بندی Means-K را مقایسه می کند ، و تصاویر MR پیچیده از تومور مغزی را با هیستوگرام اولیه مشخص می­کند. دقت در بخش­بندی به طورجداگانه بستگی به توانایی دکتر برای تشخیص طبقات مختلف بافت دارد. از این رو ، یک پیش نیاز جدی برای ارزیابی توانایی قبل از بخش­بندی تصاویر پزشکی وجود دارد. این مقاله توانایی این را دارد که FCM و Means-K بخش بندی خاکستری ماده(GM)، ماده سفید(WM)، مایع مغزی-نخاعی (CSF)، نکروزی گلیوبلاستمامولتی (GBM)، ورم ازوژنیک،کنتراست T1 که محور هم سطح تصاویر ورم MR تومور است را ارزیابی کند . آزمایش نشان می­دهدکه FCM ازوژنیک و ماده سفید به عنوان یک بافت و ماده به طور مشابه به رنگ خاکستری و نکروتیک شناسایی می­شوند Means-K قادر به تشخیص مناطق است و نسبت به FCM بهتر تشخیص می­دهد . FCM تنها 3 بافت را شناسایی می­کند در حالی که، Means-K تمام 6 بافت را شناسایی می­کند . ارزیابی تجربی Means-K و FCM ، با هیستوگرام در نرم افزار متلب انجام می شود .