A robust segmentation approach for noisy medical images using fuzzy clustering with spatial probability
المؤلفون المشاركون
Sathik, Muhammad
Beevi, Zulaykhah
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 9، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2012)، ص ص. 74-83، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2012-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Image segmentation plays a major role in medical imaging applications.
During last decades, developing robust and efficient algorithms for medical image segmentation has been a demanding area of growing research interest.
The renowned unsupervised clustering method, Fuzzy C-Means (FCM) algorithm is extensively used in medical image segmentation.
Despite its pervasive use, conventional FCM is highly sensitive to noise because it segments images on the basis of intensity values.
In this paper, for the segmentation of noisy medical images, an effective approach is presented.
The proposed approach utilizes histogram based Fuzzy C-Means clustering algorithm for the segmentation of medical images.
To improve the robustness against noise, the spatial probability of the neighboring pixels is integrated in the objective function of FCM.
The noisy medical images are demised, with the help of an effective demising algorithm, prior to segmentation, to increase further the approach’s robustness.
A comparative analysis is done between the conventional FCM and the proposed approach.
The results obtained from the experimentation show that the proposed approach attains reliable segmentation accuracy despite of noise levels.
From the experimental results, it is also clear that the proposed approach is more efficient and robust against noise when compared to that of the FCM.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Beevi, Zulaykhah& Sathik, Muhammad. 2012. A robust segmentation approach for noisy medical images using fuzzy clustering with spatial probability. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 9, no. 1, pp.74-83.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-274311
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Beevi, Zulaykhah& Sathik, Muhammad. A robust segmentation approach for noisy medical images using fuzzy clustering with spatial probability. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 9, no. 1 (Jan. 2012), pp.74-83.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-274311
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Beevi, Zulaykhah& Sathik, Muhammad. A robust segmentation approach for noisy medical images using fuzzy clustering with spatial probability. The International Arab Journal of Information Technology. 2012. Vol. 9, no. 1, pp.74-83.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-274311
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 80-83
رقم السجل
BIM-274311
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر