Ang pag-unlad ng mga kulay na bahagi ng imahe ay isang mahalagang hakbang sa medikal na imaging, na nagdudulot ng tumpak na pagkilala sa mga tisyu, organo, at abnormalidad.Ang pagkakaroon ng mabisang mga strand-solving stratehiya ay maaaring mapahusay ang segmentation was was was was was was was was was was was was was was was was wasthillness and workness at worknessness. Ang artikulong ito ay tumutuon sa mga pangunahing pamamaraan na ginagamit sa larangang ito.

Pag - unawa sa mga Hamon

Ang mga salik na ito ay nagpapangyaring maging hamon ang pagkuha ng iba't ibang kulay at lalo pang maging masalimuot ang proseso dahil sa pagkakaiba - iba ng mga bahagi ng katawan at ng mga pagkakaiba ng mga larawan.

Mga Pamamaraan sa Pagproseso

Ang preprocessing ay nagpapabuti ng kalidad ng imahe at naghahanda ng datos para sa segmentation. ang mga karaniwang pamamaraan ay kinabibilangan ng pagbabawas ng ingay, pag-iiba ng pag-unlad, at normalisasyon ng kulay. Ang mga hakbang na ito ay tumutulong sa pagbawas ng pagiging madaling gamitin at pagtatampok ng mga kaugnay na katangian.

Mga Paraan ng Pag - aanak

Ang ilang algorithm ay ginagamit para sa kulay ng larawan sa medikal na imaging:

  • Ang paglalapat ng: [[Iba ang mga imahe] batay sa matinding pagpapahalaga.
  • [[Pang-aawit: Mga grupo ng mga pixel na may katulad na mga katangiang may kulay, tulad ng K-incedge.
  • [[Pangangalaga: Ginagamit ang mga neural network upang matuto ng mga komplikadong dibuho.
  • Pag-unlad ng Region: Pinalalawak ang mga rehiyon batay sa mga prepagpapakahulugang batayan.

Pag-proseso at Pag-aanunsyo

Ang post-processing ay nagdadalisay ng mga resulta ng seleksiyon sa pamamagitan ng pag-aalis ng ingay at maliliit na artifact. Ang reflusion ay kinasasangkutan ng paghahambing ng mga segmentasyon sa ground katotohanan data upang tantiyahin ang katumpakan. ang mga metric tulad ng Dice cofict at Jaccard index ay karaniwang ginagamit.