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Titre: An Efficient Particle Swarm Optimization for MRI Fuzzy Segmentation
Auteur(s): SEMCHEDINE, Moussa
MOUSSAOUI, Abdelouahab
Mots-clés: fuzzy c-means (FCM)
MRI segmentation
swarm intelligence
particle swarm optimization (PSO)
Date de publication: 8-aoû-2018
Collection/Numéro: ROMANIAN JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY;Volume 20, Number 3, 2017, 271–285
Résumé: In this paper, we propose a novel initialization approach for the Fuzzy CMeans Algorithm (FCM) based on Fuzzy Particle Swarm Optimization (FPSO) applied to brain MR image segmentation. The proposed method, named FPSOFCM (Fuzzy Particle Swarm Optimization for FCM) uses the FPSO algorithm to get the initial cluster centers of FCM according to a new fitness function which combines fuzzy cluster validity indices. The FPSOFCM was evaluated on several MR brain images corrupted by different levels of noise and intensity non-uniformity. Experiment results show the proposed approach improves segmentation results.
URI/URL: http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/2532
Collection(s) :Articles

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