Automatic medical image segmentation based on finite skew Gaussian mixture model
المؤلفون المشاركون
Vadaparthi, Nagesh
Yerramalli, Srinivas
Penumatsa, Suresh
Poosapati, Sitharama
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 13، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2016)، ص ص. 501-508، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
novel methodology for segmenting the brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) images using the finite skew Gaussian mixture model has been proposed for improving the effectiveness of the segmentation process.
This model includes Gaussian mixture model as a limiting case and we believe does more effective segmentation of both symmetric and asymmetric nature of brain tissues as compared to the existing models.
The segmentation is carried out by identifying the initial parameters and utilizing the Expectation-Maximization (EM) algorithm for fine tuning the parameters.
For effective segmentation, hierarchical clustering technique is utilized.
The proposed model has been evaluated on the brain images extracted from the brain web image database using 8sub-images of 2 brain images.
The segmentation evaluation is carried out using objective evaluation criterion viz.
Jacquard Coefficient (JC) and Volumetric Similarity (VS).
The performance evaluation of reconstructed images is carried out using image quality metrics.
The experimentation is carried out using T1 weighted images and the results are presented.
We infer from the results that the proposed model achieves good segmentation results when used in brain image processing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Vadaparthi, Nagesh& Yerramalli, Srinivas& Penumatsa, Suresh& Poosapati, Sitharama. 2016. Automatic medical image segmentation based on finite skew Gaussian mixture model. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 13, no. 5, pp.501-508.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-721995
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Vadaparthi, Nagesh…[et al.]. Automatic medical image segmentation based on finite skew Gaussian mixture model. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 13, no. 5 (Sep. 2016), pp.501-508.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-721995
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Vadaparthi, Nagesh& Yerramalli, Srinivas& Penumatsa, Suresh& Poosapati, Sitharama. Automatic medical image segmentation based on finite skew Gaussian mixture model. The International Arab Journal of Information Technology. 2016. Vol. 13, no. 5, pp.501-508.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-721995
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 506-507
رقم السجل
BIM-721995
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