MS lesions segmentation using K-medoids and statistical features
Publish place: سومین کنفرانس بین المللی علوم و مهندسی
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 755
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICESCON03_343
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395
Abstract:
Lesions inside white matter of brain are the pathological symbols of MS. These lesions are noticed well in MRI images. Determining and quantitative analysis of these lesions has been an important yet challenging task in recent year. In this paper, we propose a new method for segmenting these lesion in noisy T2-weighted MRI images based on statistical texture features and a variation of conventional k-means clustering, namely, k-medoids clustering algorithm. We compared the performance of our method with two well-known methods in terms of dice metric, specificity and false negative rate (FNR). Results proved outperformance our method in segmenting noisy MRI images.
Keywords:
Authors
Tannaz Akbarpour
Electrical engineering faculty, Sahand University of technology, Tabriz, Iran
Mousa Shamsi
Electrical engineering faculty, Sahand University of technology, Tabriz, Iran
Sabalan Daneshvar
Electrical and computer engineering faculty, Tabriz University, Tabriz, Iran
Masoud Pooreisa
Faculty of medicine, Tabriz University of medical science, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :