अमूर्त

Automatic Brain Tumor Detection Using K-Means and RFLICM

Dr. A.J.Patil, Dr.Prerana Jain, Ashwini Pachpande

In this paper presented a simple method for detection of area of tumor in brain MRI. The tumor is an uncontrolled growth of tissues in any part of the body. As it is known, the brain tumor is inherently serious and life threatening. Most of research in developed countries shows that the numbers of people who have brain tumors were died due to the fact of inaccurate detection. Tumors have different characteristics and different treatment. However the manual tumor detection method of detection takes more time for the determination size of tumor. To avoid that, in this paper presented computer aided method for detection of brain tumor based on the combination of two algorithms, Kmeans and improved fuzzy C-means (RFLICM) algorithm for image segmentation by introducing weighted fuzzy factor local similarity measure to make a trade-off between image detail and noise. This method allows the segmentation of tumor tissue with accuracy. In addition, it also reduces the time for analysis. At the end of the process the tumor is extracted from the MR image and its position and the shape is determined.

अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।

जर्नल हाइलाइट्स

अंकीय संकेत प्रक्रिया अतुल्यकालिक संकलन अधोचालकसंचालन अनुकूली संकेत संकेत अलग नेटवर्किंग आर्टिफ़िशियल क्लिनिक और इलेक्ट्रिकल में इलेक्ट्रिक ड्राइवर और उत्पाद इलेक्ट्रॉनिक सामग्री इलेक्ट्रॉनिक्स में आर्टिफिशियल ब्यूरो उपग्रह संचार एपीसैन निदान एवं संवेदन प्रणाली नियंत्रण सिद्धांत और सिद्धांत पावर इलेक्ट्रॉनिक कन्वर्टर्स का विश्लेषण बायो इलेक्ट्रॉनिक्स बिजली की गुणवत्ता और आपूर्ति की लागत के आर्थिक मूल्यांकन बेसिक इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग भार एवं विद्युत पावर प्लांट की विद्युत एवं औषधि उपयोगिताएँ विद्युतचुंबकीय क्षणिक कार्यक्रम (ईएमआई) विद्युतीकरण

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