Методы сегментации новообразований головного мозга

Abstract

Данное исследование преследует основную задачу поиска оптимального метода сегментации для выявления новообразований головного мозга. Для этого были выбраны основные методы из каждой группы: из стохастических – метод кластерного анализа k-средних, из структурных – морфологический, из смешанных – метод наращивания регионов. Исследование проводилось на основании медицинских изображений головного мозга. Отсегментировав изображения, нужно выявить наилучший результат. Результат должен быть обоснован. В результате исследования эффективным методом оказался метод наращивания регионов. Точность метода доказана благодаря статистическому и дисперсионному анализам. Точность сегментации метода наращивания регионов равна 87%.

This study aim to find the optimal segmentation method for detecting brain tumors. For this purpose, the main methods from each group were selected: from stochastic-the method of cluster analysis of k-means, from structural-morphological, from mixed – region growing. The study was based on medical images of the brain. After segmenting the images, you need to find the best result. The result must be justified. As a result of the research, the method of region growing proved to be an effective method. The accuracy of the method is proved by statistical and variance analyses. The segmentation accuracy of the region growing is 87%.