کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4951026 1441165 2017 17 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automatic segmentation and automatic seed point selection of nasopharyngeal carcinoma from microscopy images using region growing based approach
ترجمه فارسی عنوان
جداسازی اتوماتیک و انتخاب نقطه اتوماتیک بذر کارسینوم نازوفارنکس از تصاویر میکروسکوپی با استفاده از رویکرد مبتنی بر منطقه
کلمات کلیدی
کارسینوم بینی تقسیم بندی تصویر، تقسیم بندی خودکار، انتخاب نقطه دانه اتوماتیک، تصاویر میکروسکوپی، منطقه بر اساس تکنیک مبتنی بر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
The findings outcome from this study have shown that: (1) a new adaptive threshold is used as a post-processing to at long last detect the NPC; (2) identified and established an evaluation criterion for automatic segmentation of NPC cases; (3) highlight the methods, based on region growing based technique and active contour operation, for selecting the best region; (4) assessed the performance of the proposed results by comparing the manual measurements and automatic NPC segmentation. The NPC segmentation rate in the technique used is about 83.89%. Comparably, this amount expanded to 92.04% once a line presumption (NPC approximation) was utilized in one of the stage in the technique here.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Science - Volume 20, May 2017, Pages 61-69
نویسندگان
, , , , ,