این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
رایانش نرم و فناوری اطلاعات، جلد ۴، شماره ۴، صفحات ۰-۰
عنوان فارسی ارائه روش ترکیبی از الگوریتم های PSO , GAدر بهبود الگوریتم BCFCM
چکیده فارسی مقاله قطعه بندی تصاویر پزشکی یکی از پیش پردازش های اولیه لازم در طراحی سیستم های خودکار تشخیص بیماری ها به شمار می رود.تصاویر MRI مغز بدلیل وجود عوامل مخرب مصنوعی در فرایند تصویربرداری از جمله نویز و غیریکنواختی شدت روشنایی، با عدم قطعیت همراه بوده و به همین علت، قطعه بندی این تصاویر همواره از جمله مسایل چالشی به شمار می رود. با توجه به عدم قطعیت مذکور، پژوهشگران روش های فازی را در قطعه بندی MRI مغز بسیار بکار گرفته اند. یکی از روش های قطعه بندی فازی روش BCFCM می باشد که در آن از اطلاعات پیکسل های همسایه نیز برای قطعه بندی استفاده می شود. این روش پارامترهای مختلفی دارد که انتخاب نامناسب آنها به شدت از عملکرد آن می کاهد. در این مقاله  یک روش، تحت دو  ساختار ارائه شده است که در آن با استفاده از الگوریتم های تکاملی GA,PSO، پارامتر های الگوریتم BCFCM بهینه شده اند. نتایج شبیه سازی بر روی داده های استاندارد BrainWeb و با استفاده از معیار شباهت Dice، عملکرد مناسب روش پیشنهادی را نشان می دهد.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله
عنوان انگلیسی ارائه روش ترکیبی از الگوریتم های PSO , GAدر بهبود الگوریتم BCFCM
چکیده انگلیسی مقاله قطعه بندی تصاویر پزشکی یکی از پیش پردازش های اولیه لازم در طراحی سیستم های خودکار تشخیص بیماری ها به شمار می رود.تصاویر MRI مغز بدلیل وجود عوامل مخرب مصنوعی در فرایند تصویربرداری از جمله نویز و غیریکنواختی شدت روشنایی، با عدم قطعیت همراه بوده و به همین علت، قطعه بندی این تصاویر همواره از جمله مسایل چالشی به شمار می رود. با توجه به عدم قطعیت مذکور، پژوهشگران روش های فازی را در قطعه بندی MRI مغز بسیار بکار گرفته اند. یکی از روش های قطعه بندی فازی روش BCFCM می باشد که در آن از اطلاعات پیکسل های همسایه نیز برای قطعه بندی استفاده می شود. این روش پارامترهای مختلفی دارد که انتخاب نامناسب آنها به شدت از عملکرد آن می کاهد. در این مقاله  یک روش، تحت دو  ساختار ارائه شده است که در آن با استفاده از الگوریتم های تکاملی GA,PSO، پارامتر های الگوریتم BCFCM بهینه شده اند. نتایج شبیه سازی بر روی داده های استاندارد BrainWeb و با استفاده از معیار شباهت Dice، عملکرد مناسب روش پیشنهادی را نشان می دهد.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله
نویسندگان مقاله جمال قاسمی | jamal ghasemi
faculty of engineering amp;amp; technology, university of mazandaran

سازمان اصلی تایید شده: دانشگاه مازندران (Mazandaran university)

ایمان ارقند | iman arghand


نشانی اینترنتی http://jscit.nit.ac.ir/index.php/jscit/article/view/Vol.4_No.4_1
فایل مقاله اشکال در دسترسی به فایل - ./files/site1/rds_journals/834/article-834-418441.pdf
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات