Image Segmentation: Type–2 Fuzzy Possibilistic C-Mean Clustering Approach
- سال انتشار: 1391
- محل انتشار: فصلنامه بین المللی مهندسی صنایع و تحقیقات تولید، دوره: 23، شماره: 4
- کد COI اختصاصی: JR_IJIEPR-23-4_001
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 713
نویسندگان
Professor of Department of Industrial Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Department of Industrial Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
چکیده
Image segmentation is an essential issue in image description and classification. Currently, in many real applications, segmentation is still mainly manual or strongly supervised by a human expert, which makes it irreproducible and deteriorating. Moreover, there are many uncertainties and vagueness in images, which crisp clustering and even Type-1 fuzzy clustering could not handle. Hence, Type-2 fuzzy clustering is the most preferred method. In recent years, neurology and neuroscience have been significantly advanced by imaging tools, which typically involve vast amount of data and many uncertainties. Therefore, Type-2 fuzzy clustering methods could process these images more efficient and could provide better performance. The focus of this paper is to segment the brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) in to essential clusters based on Type-2 Possibilistic C-Mean (PCM) method. The results show that using Type-2 PCM method provides better results.کلیدواژه ها
Brain Tumors Diagnosis, Image segmentation, Type-2 Fuzzy Logic, Type-2 PCMمقالات مرتبط جدید
- کالیبراسیون مبتنی بر مقایسه قطعه با قطعه مرجع به جای ابزار مرجع (Master-Part)
- نقش واسطه ای IT و مدیریت یکپارچه زیست محیطی در ارتباط بین IT و عملکرد زیست محیطی– یک مطالعه موردی
- Application of Machine Learning and Deep Learning in Pancreatic Cancer Diagnosis: A Review
- Adoption of Artificial Intelligence in Small and Medium Manufacturing Enterprises: An HBR Perspective and a Human – Machine Collaboration Framework
- کاربرد شبکه های بیزین در مدیریت نگهداری و تعمیرات پیش بینانه: مطالعه ای موردی بر خطوط تولید شرکت سیمان تهران
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.