بهبود قطعه بندی تصاویر MRI سلول های گلیال مغز با استفاده از الگوریتم FCM وترکیب تصاویر PET

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بهبود قطعه بندی تصاویر MRI سلول های گلیال مغز با استفاده از الگوریتم FCM وترکیب تصاویر PET دارای ۱۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بهبود قطعه بندی تصاویر MRI سلول های گلیال مغز با استفاده از الگوریتم FCM وترکیب تصاویر PET  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بهبود قطعه بندی تصاویر MRI سلول های گلیال مغز با استفاده از الگوریتم FCM وترکیب تصاویر PET،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بهبود قطعه بندی تصاویر MRI سلول های گلیال مغز با استفاده از الگوریتم FCM وترکیب تصاویر PET :

تعداد صفحات :۱۲

چکیده مقاله:

تصویربرداری پت اسکن به دلیل دقت بالا در تشخیص بافت های نرم و نمایش تمایز بافت های طبیعی از غیر طبیعی جزء ابزارهای مهم در عرصه تشخیص انواع بیماری ها به خصوص بیماری های مغزی می باشد. تومورهای مغزی فراوانی وجود دارد که از جمله شایع ترین آنها، تومور گلیوما مغزی می باشد. ارزیابی دقیق تومورهای مغزی در تصاویر پت اسکن به صورت دستی برای متخصصین پزشکی یک کار پرزحمت و انجام تقسیم بندی به صورت ذهنی بسیار پرخطا می باشد. در اینجا هدف ایجاد یک جایگزین دقیق برای تقسیم بندی دستی می باشد که می تواند با دقت بیشتری و در مدت زمان کمتری این کار را برای پزشک انجام دهد به همین دلیل در این پژوهش از خوشه بندی تصاویر MRI به روش FCM و بهبود آن با کمک ماسک حاصل از پت اسکن برای ایجاد سهولت در تصمیم گیری پزشک استفاده شد. روند خوشه بندی یک بار با فرض نواحی تیره به عنوان ناحیه ی فعال و یکبار دیگر با فرض نواحی روشن به عنوان نواحی فعال در تصاویر PET بهبود داده شد. نتایج الگوریتم جواب های متفاوتی را به ما نشان داده است، در واقع این یک تناقض است که این موضوع براساس ساختار دستگاه تصویربرداری PET و MRI تایید می شود.