فرمت فایل: ورد- Word  

مرجع فایل - قابل ویرایش ) 

تعداد صفحه : 15
خلاصه : ناحیه بندی تصویر در مورد تصاویر تشدید مغناطیسی (MRI ) کمک بسیاری در تحلیل این تصاویر به پزشکان می کند ، ولی متاسفانه تصاویر MRI همواره همراه با نویز شدید ناشی از عملکرد اپراتور ، عملکرد دستگاه و یا نویز محیطی می باشند که باعث کاهش دقت در ناحیه بندی می شود . یکی از روشهایی که در مورد ناحیه بندی بسیار استفاده می شود روش fuzzy c-means (fcm ) است که نسبت به نویز پایداری از خود نشان نمی دهد ، در این مقاله سعی در بهبود عملکرد FCM با استفاده از معیار نزدیکی پیکسل ها به هم ( همسایگی آنها ) و همچنین میزان شباهت ویژگی ها به هم ( میزان شباهت کنتراست ) می باشیم ، به این منظور دو ضریب ( و
در تابع هزینه مربوطه به FCM تعریف کرده و با استفاده از الگوریتم ژنتیک سعی در پیدا کردن مقدار بهینه آنها خواهیم بود . مقدمه : امروزه یکی از کاربردهای پردازش تصاویر در مهندسی پزشکی ، تحلیل تصاویر پزشکی توسط کامپیوتر و تشخیص بیماری یا سلامت به طور هوشمند توسط کامپیوتر می باشد ، به منظور تحلیل هر چه بهتر این تصاویر نیاز به ناحیه بندی در تصاویر داریم و در واقع با ناحیه بندی تصاویر کار سیستم هوشمند را دقیق تر می کنیم و مشخص می کنیم که در هر ناحیه باید به دنبال چه چیزی باشد ، اما ناحیه بندی تصویر با توجه به طبیعت تصاویر پزشکی و اثرات نویز کاری دشوار می باشد . تصویر برداری MRZ یکی از راههای تشخیص موارد معیوب و یا دچار مشکل در اندامهای مختلف است و در واقع MRZ تصاویر با رزولوشن بالا از اندامهای مختلف در اختیار ما می گذارد و به علت استفاده فراوان از این روش در تصویر برداری های پزشکی، امروزه تلاش زیادی در بهبود این تصاویر و به خصوص ناحیه بندی آنها انجام می شود. روشهای مختلفی به منظور ناحیه بندی این تصاویر پیشنهاد شده اند مانند روشهای آستانه گذاری، توسعه یک ناحیه و روشهای کلاسترینگ روشهای آستانه گذاری به علت ساختار پیچیدۀ

قسمتی از محتوی متن پروژه میباشد که به صورت نمونه ، بعد از پرداخت آنلاین در فروشگاه فایل آنی فایل را دانلود نمایید .

  

 « پرداخت آنلاین و دانلود در قسمت پایین »