| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,455 |
| تعداد مقالات | 17,790 |
| تعداد مشاهده مقاله | 58,049,845 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,590,062 |
بخشبندی بافتهای مغزی با استفاده از الگوریتم خوشهبندی گستافسون-کسل مبتنی بر اطلاعات مکانی شرطی | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| دوره 55، شماره 3 - شماره پیاپی 113، دی 1404، صفحه 571-582 اصل مقاله (1.04 M) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2025.64184.4912 | ||
| نویسندگان | ||
| علی فهمی جعفرقلخانلو* 1؛ موسی شمسی2؛ مهدی بشیری باویل3 | ||
| 1استادیار، گروه علوم مهندسی، دانشکدهی فناوریهای نوین، دانشگاه محقق اردبیلی، نمین، ایران. | ||
| 2استاد، گروه بیوالکتریک، دانشکدهی مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران | ||
| 3دانشجوی دکتری، گروه بیوالکتریک، دانشکدهی مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران | ||
| چکیده | ||
| بخشبندی بافتهای مغزی گامی ضروری برای ارزیابی تغییرات مورفولوژیکی نواحی مختلف مغز جهت شناسایی انواع بیماریها بوده که به عوامل متعددی مانند نویز و غیریکنواختی شدت روشنایی وابسته است. الگوریتم خوشهبندی فازی (FCM) یکی از محبوبترین روشها در فرآیند بخشبندی تصویر بوده که به نویز حساس بوده و سرعت همگرایی آن تحت تأثیر توزیع داده قرار میگیرد. همچنین، فرآیند خوشهبندی در رویکردهای مبتنی بر FCM با استفاده از فاصله اقلیدسی و در نظر گرفتن توزیع دادهها در فضای کروی انجام میشود. این معیار، تغییرات فاصله بین نقاط داده در خوشههای مشابه و فشرده را در نظر نمیگیرد. علاوه بر این، وجود غیریکنواختی شدت روشنایی در سطوح مختلف، عملکرد فرآیند خوشهبندی را تحت تأثیر قرار میدهد. برای حل مسائل ذکر شده، در این مطالعه الگوریتم خوشهبندی گستافسون-کسل مبتنی بر اطلاعات مکانی شرطی (CSGK) ارائه میشود که با فرض توزیع داده در فضای بیضوی عملکرد مناسبی در بخشبندی خوشههای فشرده نظیر مایع مغزی-نخاعی (CSF) دارد. جهت بهبود استحکام الگوریتم گستافسون-کسل استاندارد به نویز، از رویکرد ترکیبی اطلاعات محلی و سراسری در تابع عضویت استفاده شده است. همچنین، برای کاهش حساسیت دادههای ورودی به غیریکنواختی شدت روشنایی، از فیلتر وینر به همراه تبدیل موجک (WFWT) در مرحله پیشپردازش تصاویر بهره گرفته شده است. نتایج نشان داد که الگوریتم CSGK روشی دقیق برای بخشبندی بافتهای مغزی در سطوح مختلف نویز و غیریکنواختی شدت روشنایی است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتم خوشهبند فازی؛ الگوریتم خوشهبندی گستافسون-کسل؛ اطلاعات مکانی شرطی؛ بخشبندی بافتهای مغزی؛ تصاویر MRI؛ فیلتر وینر | ||
| مراجع | ||
|
[1] Kouhi et al., “Robust FCM clustering algorithm with combined spatial constraint and membership matrix local information for brain MRI segmentation,” Expert Systems with Applications, vol. 146, pp. 113159, 2020. [2] M. Emam et al., “A modified reptile search algorithm for global optimization and image segmentation: Case study brain MRI images,” Computers in biology and medicine, vol. 152, pp. 106404, 2023. [3] Bandyopadhyay et al., “Segmentation of brain MRI using an altruistic Harris Hawks’ Optimization algorithm,” Knowledge-Based Systems, vol. 232, pp. 107468, 2021. [4] T. Akbarpour and S. Daneshvar., “Increasing the Quality of MRI and PET Images Fusion by Combination of Gabor Wavelet and Retina Model,” Tabriz Journal of Electrical Eng., vol. 45, no. 4, pp. 23-35, 2015. [5] Li, et al., “Multiplicative intrinsic component optimization (MICO) for MRI bias field estimation and tissue segmentation,” Magnetic resonance imaging, vol. 32, no. 7, pp. 913-923, 2014. [6] Hassan et al., “Robust spatial fuzzy GMM based MRI segmentation and carotid artery plaque detection in ultrasound images,” Computer methods and programs in biomedicine, vol. 175, pp. 179-192, 2019. [7] Singh et al., “An Intuitionistic Fuzzy C-Means and Local Information-Based DCT Filtering for Fast Brain MRI Segmentation,” Journal of Imaging Informatics in Medicine, pp. 1-24, 2024. [8] Haghzad, “ISY: Improved Sugeno-Yasukawa Fuzzy Modelling Approach Using a Novel Clustering and Project Method for Input Partitioning,” Tabriz Journal of Electrical Eng., vol. 54, no. 3, pp. 355-362, 2024. [9] Jafrasteh et al., “Enhanced Spatial Fuzzy C-Means Algorithm for Brain Tissue Segmentation in T1 Images,” Neuroinformatics, pp. 1-14, 2024. [10] Singh et al., “A novel approach for brain MRI segmentation and image restoration under intensity inhomogeneity and noisy conditions,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 87, pp. 105348, 2024. [11] Natarajan and et al., “Minimally parametrized segmentation framework with dual metaheuristic optimisation algorithms and FCM for detection of anomalies in MR brain images,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 78, pp. 103866, 2022. [12] H. Houssein et al., “Accurate multilevel thresholding image segmentation via oppositional Snake Optimization algorithm: Real cases with liver disease,” Computers in Biology and Medicine, vol. 169, pp. 107922, 2024. [13] Essam et al, “An efficient multilevel thresholding segmentation method for thermography breast cancer imaging based on improved chimp optimization algorithm,” Expert Systems with Applications, vol. 185, pp. 115651, 2021. [14] Guoyuan and X. Yue, “An improved whale optimization algorithm based on multilevel threshold image segmentation using the Otsu method,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 113, pp. 104960, 2022. [15] Lang, T. Sauer, “Feature-Adaptive Interactive Thresholding of Large 3D Volumes,” arXiv preprint arXiv:2210.06961, 2022. [16] Bin et al, “An active contour model based on shadow image and reflection edge for image segmentation,” Expert Systems with Applications, vol. 238, pp. 122330, 2024. [17] Yiyang et al., “An active contour model for image segmentation using morphology and nonlinear Poisson’s equation,” Optik, vol. 287, pp. 170997, 2023. [18] Zia et al., “Active Contour Model for Image Segmentation,” Asia Conference on Advanced Robotics, Automation, and Control Engineering (ARACE), pp. 13-17, 2022. [19] K. Adhikari et al., “Conditional spatial fuzzy C-means clustering algorithm for segmentation of MRI images,” Applied soft computing, vol. 34, pp. 758-769, 2015. [20] Elazab et al., “Segmentation of brain tissues from magnetic resonance images using adaptively regularized kernel‐based fuzzy C‐means clustering,” Computational and mathematical methods in medicine, vol. 2015, no. 1, pp. 485495, 2015. [21] A. Bakhshali, “Segmentation and enhancement of brain MR images using fuzzy clustering based on information theory,” Soft Computing, vol. 21, pp. 6633-6640, 2017. [22] Moeskops et al., “Automatic segmentation of MR brain images with a convolutional neural network,” IEEE transactions on medical imaging, vol. 35, no. 5, pp. 1252-1261, 2016. [23] Ghosh et al., “Chaotic firefly algorithm-based fuzzy C-means algorithm for segmentation of brain tissues in magnetic resonance images,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 54, pp. 63-79, 2018. [24] Verma et al., “A population-based hybrid FCM-PSO algorithm for clustering analysis and segmentation of brain image,” Expert systems with applications, vol. 167, pp. 114121, 2021. [25] Tongbram et al., “A novel image segmentation approach using fcm and whale optimization algorithm,” Journal of ambient intelligence and humanized computing, pp. 1-15, 2021. [26] Chighoub R. Saouli, “Fully integrated spatial information to improve FCM algorithm for brain MRI Image segmentation,” Automatic Control and Computer Sciences, vol. 56, no. 1, pp. 67-82, 2022. [27] Kumar et al., “Kernel picture fuzzy clustering with spatial neighborhood information for MRI image segmentation,” Soft Computing, vol. 26, no. 22, pp. 12717-12740, 2022. [28] Khaled et al., “Learning to detect boundary information for brain image segmentation,” BMC bioinformatics, vol. 23, no. 1, pp. 332, 2022. [29] Kumar et al., “Bias-corrected intuitionistic fuzzy c-means with spatial neighborhood information approach for human brain MRI image segmentation,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 30, no. 3, pp. 687-700, 2020. [30] Göreke, “A novel method based on Wiener filter for denoising Poisson noise from medical X-Ray images,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 79, pp. 104031, 2023. [31] K. Kumar, “Image denoising based on non-local means filter and its method noise thresholding,” Signal, image and video processing, vol. 7, pp. 1211-1227, 2013. [32] C. Bezdek et al., “FCM: The fuzzy c-means clustering algorithm,” Comput. Geosci, vol. 10, no. 2-3, pp. 191-203, 1984. [33] Raghu and J. Kim, “A note on the Gustafson-Kessel and adaptive fuzzy clustering algorithms,” IEEE Transactions on Fuzzy systems, vol. 7, no. 4, pp. 453-461, 1999. [34] Dejan and I. Škrjanc, “Recursive clustering based on a Gustafson–Kessel algorithm,” Evolving systems, vol. 2, no. 1, pp. 15-24, 2011. [35] R. P. J. Veen and U. Kaymak, “Improved covariance estimation for Gustafson-Kessel clustering,” IEEE International Conference on Fuzzy Systems, vol. 2, 2002. [36] Shah et al., “Evaluating intensity normalization on MRIs of human brain with multiple sclerosis,” Med. Image Anal, vol. 15, no. 2, pp. 267–282, 2011. [37] T. Shinohara et al., “Statistical normalization techniques for magnetic resonance imaging,” NeuroImage Clin, vol. 6, pp. 9–19, 2014. [38] Fortin et al., “Harmonization of cortical thickness measurements across scanners and sites,” Neuroimage, vol. 167, pp. 104-120, 2018. [39] Jenkinson et al., “FSL,” Neuroimage, vol. 62, no. 2, pp. 782–790, 2012. [40] R. Edelman et al., “Clinical magnetic resonance imaging”, vol. 1, WB Saunders, 2006. [41] Westbrook et al., “MRI in Practice”, 4th ed. Chichester, England: Wiley-Blackwell, 2011. [42] "https://brainweb.bic.mni.mcgill.ca/cgi/brainweb1" [43] Xiao et al. “A dataset of multi-contrast population-averaged brain MRI atlases of a Parkinson׳ s disease cohort,” Data Brief, vol. 12, pp. 370–379, 2017. [44] F. Jafargholkhanloo and M. Shamsi, “Quantitative analysis of facial soft tissue using weighted cascade regression model applicable for facial plastic surgery,” Signal Processing: Image Communication, 121, 117086, 2024. [45] Tao et al, “Significantly fast and robust fuzzy c-means clustering algorithm based on morphological reconstruction and membership filtering,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 26, no. 5, pp. 3027-3041, 2018. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 541 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 48 |
||