فایل ورد کامل الگوریتم خوشه بندی میانگین – C اصلاح شده برای تخمین میدان بایاس و قطعه بندی داده های MRI

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل الگوریتم خوشه بندی میانگین – C اصلاح شده برای تخمین میدان بایاس و قطعه بندی داده های MRI،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۱ صفحه

VI . نتیجه گیری
ما الگوریتم جدید BCFCM برای قطعه بندی تطبیقی و اصلاح شدت تصاویر MR را اثبات کرده ایم . الگوریتم از طریق اصلاح تابع هدف الگوریتم استاندارد FCM تدوین شده بود تا غیر یکنواختی های شدت جبران گردد و برچسب زنی پیکسل مجاز گردد که قرار است تحت تاثیر برچسب ها در همسایگی بواسطه اش قرار گیرد . همسایگی همانند مرتب سازی عمل می کند و راه حل را به سمت برچسب زنی یکنواخت تکه ای منحرف می کند : چنین مرتب سازی در قطعه بندی اسکن هایی سودمند است که در اثر نویز فلفل نمکی تخریب شده اند .
نتایج با استفاده از داده های MRI شبیه سازی شده و تصاویر مغزی واقعی بازنگری شده توسط کارشناسان نشان می دهند که تغییر پذیری های شدت در میان بیماران ، اسکن ها و تغییرات تجهیزات در میدان بایاس براورد شده بدون نیاز به مداخله دستی تطبیق یافته اند .

عنوان انگلیسی:A Modified Fuzzy C-Means Algorithm for Bias Field Estimation and Segmentation of MRI Data~~en~~

VI. CONCLUSION

We have demonstrated a new BCFCM algorithm for adaptive segmentation and intensity correction of MR images. The algorithm was formulated by modifying the objective function of the standard FCM algorithm to compensate for intensity inhomogeneities and to allow the labeling of a pixel (voxel) to be influenced by the labels in its immediate neighborhood. The neighborhood acts as a regularizer and biases the solution toward piecewise-homogeneous labeling; such a regularization is useful in segmenting scans corrupted by salt and pepper noise. Using simulated MRI data and real brain images reviewed by experts, results show that intensity variations across patients, scans, and equipment changes have been accommodated in the estimated bias field without the need for manual intervention.

$$en!!