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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Histogram-Based Generation Method of Membership Function for Extracting Features of Brain Tissues on MRI Images

verfasst von : Weibei Dou, Yuan Ren, Yanping Chen, Su Ruan, Daniel Bloyet, Jean-Marc Constans

Erschienen in: Fuzzy Systems and Knowledge Discovery

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We propose a generation method of membership function for extracting features of brain tissues on images of Magnetic Resonance Imaging (MRI). This method is derived from histogram analysis to create a membership function. According to

a priori

knowledge given by the neuro-radiologist, such as the features of gray level of differentiate brain tissues in MR images, we detect the peak or valley features of the histogram of MRI brain images. Then we determine a transformation of the histogram by selecting the feature values to generate a fuzzy membership function that corresponds to one type of brain tissues. A function approximations process is used to build a continuous membership function. This proposed method is validated for extracting whiter matter (WM), gray matter (GM), cerebra spino fluid (CSF). It is evaluated also using simulated MR images with two different, T1-weighted, T2-weighted MRI sequences. The higher agreement with the reference fuzzy model has been discovered by kappa statistic.

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Metadaten
Titel
Histogram-Based Generation Method of Membership Function for Extracting Features of Brain Tissues on MRI Images
verfasst von
Weibei Dou
Yuan Ren
Yanping Chen
Su Ruan
Daniel Bloyet
Jean-Marc Constans
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11539506_24

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