Numer: 06/2024 Str. 42
Autorzy: Amina Bagdaoui , Zouaoui CHAMA , Belkacemi HACHEMI , BOURENNANE EL BAY :
Tytuł: Automatyczna metoda wielosegmentacyjna do wykrywania nowotworu w obrazach MRI przy użyciu metody ograniczonych kmean i metody Quasi Monte Carlo wzrostu regionu
Streszczenie: Rezonans magnetyczny (MRI) stał si ̨e niezastąpionym narzędziem w medycynie, umożliwiającym wykrycie krytycznych nieprawidłowo ́sci wpływających na różne narządy w organizmie człowieka. Pomimo swojej nieodłącznej złożoności, rozwój zautomatyzowanych lub półautomatycznych technik wykrywania i rozpoznawania poczynił znaczne post ̨epy. W artykule przedstawiamy innowacyjne podejście do automatycznej wieloi pełnej segmentacji obszarów nowotworowych w obrazach MRI. W artykule przedstawiono ulepszona metodę powiększania regionów oparta na próbkowaniu Quasi-Monte Carlo i ograniczonym algorytmie k- ́srednich. Definiujemy odr ̨ebne klasy, aby ułatwi ́c precyzyjn ̨a segmentacj ̨e. Skuteczno ́s ́c naszej techniki ocenia si ̨e za pomoc ̨a szeregu wska ́zników, co pokazuje jej solidne działanie. Proponowana w pełni zautomatyzowana metoda wielosegmentacyjna zapewnia doskonałe wyniki i mo ̇ze zast ̨api ́c konwencjonalne techniki wykrywania nowotworów na obrazach MRI. (Automatyczna metoda wielosegmentacyjna do wykrywania nowotworu w obrazach MRI przy użyciu metody ograniczonych kmean i metody Quasi Monte Carlo wzrostu regionu)
Słowa kluczowe: Guz mózgu, wielosegmentacja, rosn ̨ace w regionie ́srednie bayesowskie k, Quasi Monte Carlo.