Automated Lung CT Image Segmentation Using Kernel Mean Shift Analysis
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: هشتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
- کد COI اختصاصی: ICMVIP08_197
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1459
نویسندگان
Assistant Prof. of Electronics Eng. Department of Electrical Eng. Department of Electrical Eng.
M.Sc. Student of Electronics Eng Department of Electrical Eng. Department of Electrical Eng.
Ph.D. Student of Electronics Eng Department of Electrical Eng Department of Electrical Eng
چکیده
With improvement technology in medical science,using methods based on machine vision technics become moreconsiderable. Automatic methods in clinical practice provide fastand accurate analysis of scanned images indisease diagnosing.Within these methods, medical image segmentation plays moreimportant role in separation of defective cellular from healthyorgans. By performing an accurate segmentation, medicines candetect indistinguishable parts of scanned images, classify themand search over a database to find similar cases.In this paper; weproposed an efficient and adaptive method for segmentation oflung CT images. The proposed algorithm uses adaptive meanshift method that estimate the bandwidth parameter by usingfixed bandwidth estimation.Because of close dependency ofkernel density estimation method to the bandwidth parameter,Particle Swarm Optimization algorithm is used to optimize thisparameter. This method is achieved better segmentation that cancarry out small lung nodules and detecting regions within an CTimage. Experimental results on a large dataset of diverse lung CTimages prove that the proposed algorithm accurately andefficiently detects the borders and regions of lung imagesکلیدواژه ها
mean shift; segmentation; lung CT; shape analysisمقالات مرتبط جدید
- بررسی جامع پتانسیلها و اثرات هوش مصنوعی و ChatGPT در پیشبرد و شکل دهی به فرآیندهای آموزشی مدرن
- بررسی کاربرد هوش مصنوعی در تعاملی سازی محیط یادگیری الکترونیکی
- تحلیلی از نقاط قوت و ضعف هوش مصنوعی در حل مسئله ریاضی
- استفاده از ChatGPT برای بهبود فعالیتهای آزمایشگاهی شیمی
- شخصی سازی آموزش و طراحی آموزشی به واسطه هوش مصنوعی در آموزش عالی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.