فایل ورد کامل تعیین آستانه میانگین C فازی مبتنی بر تعیین سطح بخش‌ بندی خودکار ضایعات پوستی

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 تعیین آستانه میانگین C فازی مبتنی بر تعیین سطح بخش‌ بندی خودکار ضایعات پوستی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۷ صفحه

۵- نتیجه‌گیری
در این مقاله، الگوریتم بخش‌بندی برای تشخیص ضایعات پوستی ارائه شده است. این روند مزایای خوشه‌بندی، تعیین آستانه و روش تعیین سطح را برای کسب نتایج بخش‌بندی دقیق‌تر به همراه داشت. روش پیشنهادی حاکی از دقت بهتر در بخش‌بندی تصاویر ضایعات پوستی با نرخ میانگین تشخیص درست ۹۲۶ درصد و کاهش نذخ مذب و خطای منفی به ترتیب ۴۶۶ درصد و ۷۳۴ درصد بود. تحلیل نسبی نشان داد که این روند به خوبی کار می‌کند حتی اگر مصنوعاتی در تصاویر پوستی وجود داشته باشد. با توجه به اهمیت بافت پوست و تشخیص سطح سلولی سرطان پوست، این روش مبنایی برای بخش‌بندی بهتر تصاویر هیستو ـ پاتولوژیک محسوب می‌شود

عنوان انگلیسی:Fuzzy C Mean Thresholding based Level Set for Automated Segmentation of Skin Lesions~~en~~

۵ Conclusions

In this paper, a segmentation algorithm is presented for skin lesion detection. It combines the advantages of clustering, thresholding and level set method, for getting more accurate segmentation results. The proposed method showed reasonably good accuracy for segmentation of skin lesion images with an average true detection rate of 92.6% and quite reduced false positive and false negative error i.e. 4.66% and 7.34% respectively. Comparative analysis proved that it works well even in the presence of different artifacts present in skin images. Keeping an eye on the importance of tissue and cell level diagnosis of skin cancer, this method can provide a basis for segmenting histo-pathological images as well.

$$en!!