فایل ورد کامل یک تقسیم بندی خودکار کبد بر اساس مجموعه سطح از مجموعه 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 یک تقسیم بندی خودکار کبد بر اساس مجموعه سطح از مجموعه داده های MRI،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۶ صفحه

IV. روش پیشنهادی برای تقسیم بندی کبد
در این مطالعه، یک رویکرد جدید کاملا اتوماتیک تقسیم بندی کبد از مجموعه داده SPIR، با استفاده از الگوریتم دو-سیکلی سریع(FTC) ارائه می شود که [۲۵] تکامل کانتور اولیه با دو سیکل مختلف را ممکن می سازد. این الگوریتم روش مجموعه سطح را بدون حل PDE ها تقریب می زند و هزینه های محاسباتی کاهش می دهد. این یک روش باند(نوار) باریک با پهنای باند دو پیکسل می باشد. ارزیابی داده تکامل داده ی مربوطه در سیکل اول انجام می شود و عملیات صاف کردن(همار کردن) منحنی در دور دوم انجام می شود. تکامل کانتوربا دو لیست لینک نمایش داده می شود که شامل نقاط نشان درون کانتور و نقاطی خارج از کانتور ، با استفاده از تنها مقادیر صحیح می باشند. تکامل در هر دو دوره، توسط یک مکانیسم سوئیچ عناصر بین این دو لیست به دست آورده می شود. تابع سرعت داده ی مربوطه است برای تکامل در چرخه اول استفاده می شود.

عنوان انگلیسی:An Automatic Level Set Based Liver Segmentation from MRI Data Sets~~en~~

IV. PROPOSED METHOD FOR LIVER SEGMENTATION

In this study, a new fully automatic liver segmentation approach from SPIR data sets is presented by using the Fast Two-Cycle (FTC) algorithm [25] that enables an initial contour evolution with two different cycles. This algorithm approximates the level set method without solving PDEs and reduces the computational cost. This is a narrow band method with a bandwidth of two pixels. The data dependent evolution is performed in the first cycle and the curve smoothing operation is performed in the second cycle. The contour evolution is represented with two linked lists, which contain the points inside the contour and the points outside the contour, by using only integer values. The evolution in both cycles is achieved by a switching mechanism of elements between these two lists. A data dependent speed function is used for evolution in the first cycle. A curve dependent speed function is used in the second cycle for smoothness regularization.

$$en!!