فایل ورد کامل  ارزیابی k-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means

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  ارزیابی k-Means و بخش بندی تصاویر MR از مغز و فازی C-Means،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۳ صفحه

نتیجه گیری
اثر FCM و Means-K ، با هیستوگرام اولیه ، روی کنتراست سطح ۱TتصاویرMRورمGBMتحلیل شده بود . FCM می تواند ۲ بافت کلاس و پس زمینه را شناسایی کند . GM شامل CSF وتمرکز نکروتیک یک کلاس و WM و ورم در بقیه نقاط مرکز است . FCM سه خوشه خالی را در اولین تست دو تصویر و درآخرین تست یک تصویر تولید می کند . Means-K می تواند CSF ، GM ، WM ، نکروتیک ورم وناحیه پس زمینه را شناسایی می کند . اما ، بخش های خاصی از WM با افزایش ورم وبالعکس خوشه بندی می شوند.تداخل صداهابین CSF ، نکروزی و GM نیز است . این اتفاق ویژگی های شدت ورم و بخش های خاصی از WM رابه طورکامل مساوی هم قرار می دهد . به ظور مشابه،بخش های خاصی ازCSF،GMونکروزی درویژگی های شدت همگن به اشتراک گذاشته می شود . به طور کامل GBM ، به صورت خودکار بخش بندی شده ، از این رو شدت پیچیدگی مبتنی بر بخش بندی تصاویر MR ورم پیچیده GBM نخواهد بود .

عنوان انگلیسی: Evaluation of k-Means and fuzzy C-means segmentation on MR images of brain~~en~~

۴ Conclusion

The efficacy of FCM and k-Means, with histogram guided initialization,was analyzed on T1 contrast axial plane MRimages of GBM-edema complex. FCM could identify two tissueclasses and background. It merged GM, CSF and necroticfocus into one class and WM and perifocal edema intoanother. FCM produced three empty clusters in first two testimages and two in the last one. k-Means could identify CSF,GM, WM, necrosis, edema and background region. But, certainparts of the WM were clustered with enhancing edemaand vice versa. This cross talk occurs between CSF, necrosisand GM also. This happens as the intensity features of theedema and certain parts of WM are perfectly equal.Similarly, certain parts of CSF, GM and necrosis also shareshomogenous intensity features. Fully automated segmentationof GBM, hence would be intricate and intensity based segmentationwould not be viable for MR images of GBM-edemacomplex.

$$en!!