(Université de M'sila, 2022) Souhil Larbi BOULANOUAR
في الوقت الحالي، تعد الصور الطبية للتصوير بالرنين المغناطيسي مصدرًا مهمًا للمعلومات للأطباء، يوفر هذا النوع من التصوير تمثيلات عالية الدقة لتشريح الدماغ. تعتبر مشاكل التصوير بالرنين المغناطيسي مثل الضوضاء وعدم انتظام الكثافة (INU) والحجم الجزئي قيدًا رئيسيًا لإجراء تحليل مفصل لصورة التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ. تعد تجزئة صور التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ عملية مهمة تساعد الأطباء على قياس وتصور الهياكل التشريحية للدماغ، تعتبر خوارزمية المتوسطات الضبابية (FCM) من بين خوارزميات التجميع الشائعة لتجزئة صور التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ. ومع ذلك، فإن FCM حساسة لتهيئة مراكز الاقسام. في هذه الأطروحة، قمنا باقتراح طريقة هجينة اسمها MFBAFCM لتجزئة صور الرنين المغناطيسي للدماغ، طريقتنا تستخدم خوارزمية الخفاش الضبابي المعدلة (MFBA) لإيجاد أفضل مراكز اقسام لتهيئة خوارزمية FCM التقليدية بالاعتماد على دالة لياقة جديدة. تظهر النتائج التجريبية على العديد من صور الدماغ بالرنين المغناطيسي التي تم إتلافها بمستويات مختلفة من INU والضوضاء أن طريقتنا المقترحة أنتجت نتائج أفضل من FCM التقليدية وبعض الأعمال الأخرى المنشورة مؤخرًا.