Chúng tôi đã đưa ra phương pháp phân vùng ảnh não cải tiến dựa trên phương pháp EM. Đánh giá thực nghiệm các kết quả trong tập dữ liệu ảnh não OSB và ảnh não có bệnh từ Innernet cho kết quả rất là chính xác. Thuật tốn đưa ra các phân vùng mô não chính trong ảnh não MRI bao gồm: Vùng 1: Hộp sọ. Vùng 2: WM. Vùng 3: GM. Vùng 4: CSF. Vùng 5: Vùng bất thường (nếu có).
Với kết quả phân vùng sẽ giúp hỗ trợ bác
sỹ trong việc chẩn đoán và xem xét tình trạng của bệnh nhân. Tuy nhiên, phương pháp thực hiện phân vùng PSO kết hợp EM MPM còn chậm do thực hiện gán nhãn cho từng label bằng PSO trong khởi tạo giá trị cho bước kỳ vọng ban đầu của thuật toán EM MPM thay vì khởi tạo gán nhãn ngẫu nhiên.
Hướng phát là sẽ áp dụng vị trí tương đối giữa các vùng ở các ảnh lát cắt não khác nhau để đánh giá chính xác hơn. Thêm vào đó, nghiên cứu áp dụng kết hợp phương pháp PSO với các phương pháp phân loại khác ngoài EM MPM để đạt hiệu quả tốt hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
AMIT MEHNDIRATTA And FREDERIK L GIESEL. 2011, Brain Tumour Imaging,
Diagnostic Techniques and Surgical, Dr. Ana Lucia Abujamra (Ed.).
A.PITIOT. 2016. Expert knowledge-guided segmentation system for brain MRI,
NeuroImage, Vol. 23, pp. 85-96.
D. SELVARAJ. 2013, MRI BRAIN IMAGE SEGMENTATION, Indian Journal of Computer Science and Engineering (IJCSE), Vol. IV, No. 5, pp. 364-381.
I. DESPOTOVIC. 2015. MRI Segmentation of the Human Brain: Challenges, Methods, and Applications, Computational and Mathematical Methods in Medicine, pp. 1- 23.
R.RAVINDRAIAH AND K.TEJASWINI. 2013. A Survey of Image Segmentation Algorithms Based on Expectation-Maximization, IOSR Journal of VLSI and Signal Processing (IOSR-JVSP), Vol. 2, No. 6, pp. 1-7.