Sultan Aljahdali, EA Zanaty, Ashraf Afifi
La segmentation des images médicales est difficile en raison du faible contraste de l'image et des artefacts qui entraînent des limites de tissu manquantes, c'est-à-dire que les pixels à l'intérieur de la région ont une intensité similaire. Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode automatique de croissance de région capable de segmenter des images de résonance magnétique 2D/3D (IRM) et de tomodensitométrie (TDM) qui contiennent des limites faibles entre différents tissus. La méthode proposée est utilisée pour extraire des régions fiables d'une image afin de produire une conception assistée par ordinateur pour les images 3D. Elle comprend un seuil automatique et est basée sur l'estimation de la probabilité des intensités de pixels d'une image donnée. Un seuil automatique est calculé en fonction de l'intensité et de la probabilité des pixels. Cela rend le seuil flexible et peut donner un seuil élevé lorsque les pixels ont des intensités très similaires et un seuil faible lorsqu'ils sont sur les limites. Les résultats expérimentaux montrent que la technique proposée produit des résultats précis et stables.
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