Effectiveness of Region Growing Based Segmentation Technique for Various Medical Images - A Study

计算机科学 分割 人工智能 图像分割 计算机视觉 图像处理 医学影像学 区域增长 领域(数学) 图像(数学) 医学物理学 医学 图像纹理 数学 纯数学
作者
Manju Dabass,Sharda Vashisth,Rekha Vig
出处
期刊:Communications in computer and information science 卷期号:: 234-259 被引量:9
标识
DOI:10.1007/978-981-10-8527-7_21
摘要

Due to rapid and continuous progress along with higher fidelity rate, medical imaging is becoming one of the most crucial fields in scientific imaging. Both microscopic and macroscopic modalities are probed and their resulting images are analyzed and interpreted in medical imaging for the early detection, diagnosis, and treatment of various ailments like a tumor, cancer, gallstones, etc. Although the field of medical image processing is growing significantly and persistently, there still exist a number of challenges in this field. Among these challenges, the frequently occurring and critically significant one is image segmentation. The theme work presented in this paper includes challenges involved and comparative analysis of segmentation using region growing techniques frequently utilized in various biomedical images like retinal vessel image, mammograms, magnetic resonance images, PET-CT image, coronary artery image, microscopy image, ultrasound image, etc. It discusses the effectiveness of the region growing technique applied on various medical images.
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