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【24h】

Tissue segmentation by fuzzy clustering technique: Case study on Alzheimer's disease

机译：基于模糊聚类技术的组织分割：阿尔茨海默氏病的案例研究

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Segmentation of brain images especially into three main tissue types: Gray Matter (GM), Cerebrospinal Fluid (CSF), and White Matter (WM) has important role in computer aided neurosurgery and diagnosis. In imaging, physical phenomena and the acquisition system are responsible for noise and the Partial Volume Effect (PVE) respectively, which affect the uncertainty and the imprecision. To reduce the effect of these different imperfections, we propose a clustering approach that is based on a fuzzy- possibilistic segmentation process for the assessment of WM, GM and CSF volumes from Alzheimer's brain images. The brain segmentation scheme which is illustrated in the study of Alzheimer's disease using Alzheimer's disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and real images take in consideration the PVE and it is less sensitive to noise.
机译：脑图像的分割，特别是分为三种主要组织类型：灰质（GM），脑脊液（CSF）和白质（WM）在计算机辅助神经外科手术和诊断中具有重要作用。在成像中，物理现象和采集系统分别负责噪声和部分体积效应（PVE），这会影响不确定性和不精确性。为了减少这些不同缺陷的影响，我们提出了一种基于模糊可能性分割过程的聚类方法，用于从阿尔茨海默氏症的大脑图像中评估WM，GM和CSF量。在使用阿尔茨海默氏病神经影像学倡议（ADNI）研究阿尔茨海默氏病和实际图像的研究中说明了脑部分割方案，该方案考虑了PVE，并且对噪声较不敏感。

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