Medical image segmentation with fuzzy C-means and kernelized fuzzy C-means hybridized on PSO and QPSO
المؤلفون المشاركون
Venkatesan, Anusuya
Parthiban, Latha
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 14، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2017)
الناشر
تاريخ النشر
2017-01-31
دولة النشر
الأردن
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
MedLCai segmentation is a key step towards medical image analysis.
The object^^ve of medical image segmentation ^l^o delJZ/ateRegion Of Interests (ROI) from the images.
Hybridization of nature inspired algorithms with soft computing provides/accurate image segmentation results in less computation time.
In this work, various algorithms for medical image segmentation V/ich help medical practitioners for better diagnosis and treatment are discussed and the following global optimized cjustering techniques are proposed; Fuzzy C-Means optimized with Particle Swarm Optimization (FCMPSO), Kernelized Fuzzy^-Meahs optimized with PSO (KFCMPSO), Fuzzy C-Means optimized with Quantum PSO (FCMQPSO) and KFCMQPSO jy extract ROI from the medical images.
The experiments were conducted on Magnetic Resonance Imaging (MRI) imOges analysis were carried out with respect to average intra cluster distance, elapsed time/computation time and DavieswouldinIndex (DBI).
The conventional FCM is noted to be more sensitive to noise and shows poor segmentation performance/q\ the/images corrupted by noise.
The experimental results showed that the proposed hybridized FCM and KFCM with PSOq/d QPSOjBerforms well with good convergence speed.
The convergence speed is found to be approximately three units lesser than/^iheralgorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Venkatesan, Anusuya& Parthiban, Latha. 2017. Medical image segmentation with fuzzy C-means and kernelized fuzzy C-means hybridized on PSO and QPSO. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 14, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-693564
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Venkatesan, Anusuya& Parthiban, Latha. Medical image segmentation with fuzzy C-means and kernelized fuzzy C-means hybridized on PSO and QPSO. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 14, no. 1 (Jan. 2017).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-693564
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Venkatesan, Anusuya& Parthiban, Latha. Medical image segmentation with fuzzy C-means and kernelized fuzzy C-means hybridized on PSO and QPSO. The International Arab Journal of Information Technology. 2017. Vol. 14, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-693564
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices.
رقم السجل
BIM-693564
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