An efficient approach to sputum image segmentation using improved fuzzy local information C means clustering algorithm for tuberculosis diagnosis

机译：利用改进的模糊局部信息对痰液图像进行分割的有效方法C均值聚类算法在结核病诊断中的应用

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Tuberculosis is one of an infectious threatening disease affected one third of world's population but its fatality rate can controlled by diagnosing and treating at an early stage itself. Ziehl-Neelsen stained sputum smear microscopy is the most popular diagnosis method in developing countries. The stained images do not always have the sufficient contrast and hence the clinicians feel hard to inspect bacteria on it. Our Proposed algorithm automatically detects and segments the tuberculosis bacteria from background using improved fuzzy local information C means (IFLICM) clustering algorithm that overcomes the drawbacks of existing fast-generalized fuzzy C means clustering algorithm and improves the performance of clustering. Experimental result shows that IFLICM algorithm is efficient, robust to noise and a feasible alternative while comparing with traditional fuzzy based algorithms by giving an average segmentation accuracy of 96.05 on sputum image dataset.

机译：结核病是影响世界三分之一人口的传染病威胁性疾病之一，但其病死率可以通过早期诊断和治疗来控制。 Ziehl-Neelsen染色痰涂片显微镜检查是发展中国家最流行的诊断方法。染色的图像并不总是具有足够的对比度，因此临床医生感到很难检查其上的细菌。我们提出的算法使用改进的模糊局部信息C均值（IFLICM）聚类算法自动从背景中检测和分割结核菌，从而克服了现有的快速通用模糊C均值聚类算法的缺点，并提高了聚类性能。实验结果表明，与传统的基于模糊算法相比，IFLICM算法在痰液图像数据集上的平均分割精度为96.05，与传统的基于模糊算法的算法相比，具有较高的鲁棒性。

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来源
《2017 International Conference on Inventive Computing and Informatics》|2017年|126-130|共5页
会议地点 Coimbatore(IN)
作者
K. S. Mithra; W. R. Sam Emmanuel;
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作者单位

Dept. of Computer Science, Nesamony Memorial Christian College, affiliated to Manonmaniam Sundaranar University, Tirunelveli, India;

Dept. of Computer Science, Nesamony Memorial Christian College, affiliated to Manonmaniam Sundaranar University, Tirunelvel;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Image segmentation; Clustering algorithms; Microscopy; Signal processing algorithms; Microorganisms; Robustness; Linear programming;

机译：图像分割;聚类算法;显微镜;信号处理算法;微生物;稳健性;线性编程;;

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