Segmentação de imagens cerebrais usando agrupamento K-Means na transformação Hue

Uma t嶰nica eficiente ?proposta para a segmenta誽o precisa de tecidos normais e patol鏬icos nas imagens cerebrais de resson滱cia magn彋ica. A t嶰nica de segmenta誽o proposta inicialmente realiza o processo de classifica誽o utilizando agrupamento K-means. Isto prop髊 uma abordagem do v甏us Herpes Simplex para classifica誽o de imagens de resson滱cia magn彋ica (MRI) do c廨ebro com base no algoritmo de segmenta誽o de agrupamento K-means convertido em cores. A segmenta誽o de imagens ocupa uma posi誽o importante na 嫫ea de processamento de imagens. Torna-se mais importante ao lidar normalmente com imagens m嶮icas. Um problema de segmenta誽o bem conhecido na resson滱cia magn彋ica ?a tarefa de rotular voxels de acordo com seu tipo de tecido, que inclui subst滱cia branca, subst滱cia cinzenta, l甒uido cefalorraquidiano e, 跴 vezes, tecidos patol鏬icos como tumores, etc. Esta tese descreve um m彋odo eficiente para segmenta誽o autom嫢ica de tumores cerebrais.