Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2021 article

An Efficient Segmentation Technique for Different Medical Image Modalities

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : Égypte. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

In this paper, a study of the segmentation of medical images is presented. The paper provides a solid introduction to image enhancement along with image segmentation fundamentals. Firstly, the local spatial information of the image is enhanced with morphological operations to ensure noise-immunity and image detail-protection. The objective of using morphological operations is to remove the defects in the texture of the image. Secondly, fuzzy c-means (FCM) clustering is used with modification of membership function based only on the spatial neighbors instead of the distance between pixels within local spatial neighbors and cluster centers. The proposed technique is very simple to implement and significantly fast, since it is not necessary to compute the distance between the neighboring pixels and the cluster centers. It is also efficient when dealing with noisy images because of its ability to improve membership partition matrix efficiently. Experimental results performed on different medical image modalities illustrate that the proposed technique can achieve good results, as well as short time and efficient image segmentation.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
An Efficient Segmentation Technique for Different Medical Image Modalities
Date Crossref
01/01/2021
Éditeur
Egypts Presidential Specialized Council for Education and Scientific Research
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Menoufia University Menoufia University, Égypte (code pays fourni par la source)
    Université ou école supérieure
  • Faculty of Electronic Eng. Depart. of Electronics and Electrical Comm. Menoufia Uni., Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)
    Université ou école supérieure

Menoufia University (Menoufia University, Égypte) et Depart. of Electronics and Electrical Comm. — Faculty of Electronic Eng. (Menoufia Uni., Égypte). Pays d’affiliation : Égypte.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Brain Tumor Detection and ClassificationMedical Image Segmentation Techniques

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.