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  1. C0700 総合理学研究所
  2. 03 紀要論文
  3. 01 Science Journal of Kanagawa University
  4. 0180 18巻

A Rule-Based Expert System for Automatic Segmentation of Cerebral MRI Images

http://hdl.handle.net/10487/1465
http://hdl.handle.net/10487/1465
bc9773f6-78b8-4f53-aaaf-839546d4b690
名前 / ファイル ライセンス アクション
SJKU SJKU Vol 18 03-10.pdf (726.8 kB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2009-02-23
タイトル
タイトル A Rule-Based Expert System for Automatic Segmentation of Cerebral MRI Images
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 fuzzy clustering
キーワード
主題Scheme Other
主題 rule base
キーワード
主題Scheme Other
主題 MRI
キーワード
主題Scheme Other
主題 segmentation
キーワード
主題Scheme Other
主題 morphological filter
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 Zhang, Shanjun

× Zhang, Shanjun

WEKO 20815

Zhang, Shanjun

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張, 善俊

× 張, 善俊

WEKO 20816

張, 善俊

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Yoshino, Kazuyoshi

× Yoshino, Kazuyoshi

WEKO 20817

Yoshino, Kazuyoshi

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吉野, 和芳

× 吉野, 和芳

WEKO 20818

吉野, 和芳

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The interior boundary of medical image is fuzzy in nature. In this paper, proposed is a novel method to segment and classify the MR image of head by fuzzy clustering and fuzzy reasoning. Traditional fuzzy clustering methods are basically statistical ones in which only intensity affinities of the image are reflected. Considering the characteristics of MR image, we constructed a set of knowledge-based rules to set the fuzzy memberships of the pixels of the image by generally using the intensity similarities, positional relationships among multiple spectra MR images, and the shape features of the brain tissues and the mathematics morphological analogy of the brain tissues. Then a coarse-to-fine reasoning method is used to combine the fuzzy memberships of the pixels of the T1- and T2- channels of the image to segment the cerebral tissues into gray matter, white matter, and CSF. Experimental results showed the efficiency of the method.
書誌情報 Science Journal of Kanagawa University

巻 18, p. 3-10, 発行日 2007-05-25
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1880-0483
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12068302
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
出版者
出版者 神奈川大学
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Ver.1 2023-05-15 15:45:09.932929
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