Kidney MRI Segmentation for Lesion Detection Using Clustering with Slime Mould Algorithm

聚类分析 分割 预处理器 人工智能 计算机科学 模式识别(心理学) 图像分割 形状记忆合金* 噪音(视频) 算法 图像(数学)
作者
Tapas Si,Somen Nayak,Achyuth Sarkar
标识
DOI:10.1109/iemecon53809.2021.9689104
摘要

Both the incidence and mortality rates of kidney cancer are increasing worldwide. Imaging examinations followed by effective systemic therapies can reduce the mortality rate. In this article, a new method to segment the kidney MRI for lesion detection is developed using a hard-clustering technique with Slime Mould Algorithm (SMA). First, a new partitional or hard clustering technique is developed using SMA which searches the optimal cluster centers for segmentation. In the preprocessing steps of the proposed method, the noise and intensity inhomogeneities are removed from the MR images as these artifacts affect the segmentation process. Region of Interests (ROIs) are selected and the clustering process is carried out using the SMA-based clustering technique. After the clustering, i.e., segmentation, the lesions are separated from the segmented images and finally, localized in the MR images as the postprocessing steps. The quantitative results are measured in terms of a well-known cluster validity index named Dunn-index and compared with that of the K-means algorithm. Both the quantitative and qualitative (i.e., visual) results show that the proposed method performs better than K-means.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
estrella完成签到 ,获得积分10
1秒前
FYm完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
WJing发布了新的文献求助10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
butterfly完成签到,获得积分10
5秒前
丹青完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
老魏完成签到,获得积分10
6秒前
大个应助Ther采纳,获得10
6秒前
天才小能喵完成签到 ,获得积分0
6秒前
HuanChen完成签到,获得积分10
7秒前
苗广山完成签到,获得积分10
7秒前
stop here完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
hhh发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
semiaa完成签到,获得积分10
10秒前
汉堡包应助小猪采纳,获得10
13秒前
甜蜜的荟发布了新的文献求助10
13秒前
芜6完成签到,获得积分10
15秒前
berkelerey12138完成签到,获得积分10
15秒前
刘雪完成签到 ,获得积分10
16秒前
完美梨愁完成签到 ,获得积分10
16秒前
yyy完成签到,获得积分10
16秒前
李健的粉丝团团长应助zzzz采纳,获得10
17秒前
Dudidu完成签到,获得积分10
17秒前
一颗大树完成签到,获得积分10
18秒前
潇洒的浩然完成签到,获得积分10
19秒前
比比谁的速度快应助曾珍采纳,获得50
19秒前
21秒前
NiNi完成签到,获得积分10
22秒前
Ther完成签到,获得积分20
23秒前
傲娇白安完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
甜蜜的荟完成签到,获得积分20
25秒前
婷儿完成签到,获得积分10
25秒前
牛牛发布了新的文献求助10
25秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029