![](/images/graphics-bg.png)
Medical image segmentation using a multi-agent system approach
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 10، العدد 3 (31 مايو/أيار 2013)8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2013-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
Images segmentation techniques have been an invaluable task in many domains such as quantification of tissue volumes, medical diagnosis, anatomical structure study, treatment planning, etc.
Image segmentation is still a debatable problem due to some issues.
Firstly, most image segmentation solutions are problem-based.
Secondly, medical image segmentation methods generally have restrictions because medical images have very similar gray level and texture among the interested objects.
The goal of this work is to design a framework to extract simultaneously several objects of interest from Computed Tomography (CT) images by using some priori-knowledge.
Our method used properties of agent in a multi-agent environment.
The input image is divided into several sub-images, and each local agent works on a sub-image and tries to mark each pixel as a specific region by means of given priori-knowledge.
During this time the local agent marks each cell of subimage individually.
Moderator agent checks the outcome of all agents’ work to produce final segmented image.
The experimental results for CT images demonstrated segmentation accuracy around 91 % and efficiency of 7 seconds.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chitsaz, Mahsa& Seng, Woo. 2013. Medical image segmentation using a multi-agent system approach. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 10, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311901
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chitsaz, Mahsa& Seng, Woo. Medical image segmentation using a multi-agent system approach. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 10, no. 3 (May. 2013).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311901
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chitsaz, Mahsa& Seng, Woo. Medical image segmentation using a multi-agent system approach. The International Arab Journal of Information Technology. 2013. Vol. 10, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311901
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-311901
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)