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摘要：脑肿瘤是儿童和成人死亡率增加的最大原因之一。脑肿瘤是大量的组织，它无法控制调节大脑内部生长的正常力。脑肿瘤就会出现。大脑内部或颅骨内部的细胞异常生长，可能是癌变或非癌性的是成年人在埃塞俄比亚等发展中国家之下的成年人死亡的原因。研究表明，生长算法的区域可以手动或半手动初始化种子点，从而影响分割结果。但是，在本文中，我们提出了一种增强的自动种子点初始化区域生长算法。使用常见数据集Brats2015将拟议方法的性能与最先进的深度学习算法进行了比较。在拟议的方法中，我们应用了阈值技术来从每个输入脑图像中剥离头骨。剥去头骨后，将大脑图像分为8个块。然后，对于每个块，我们计算了平均强度，并从中从八个块中选择了最大平均强度的五个块。接下来，将五个最大平均强度用作分别生长算法的区域的种子点，并为每个头骨剥离的输入脑图像获得了五个不同的感兴趣区域（ROI）。我们提出的方法在三种不同的实验设置中得到了验证。使用骰子相似性评分（DSS），联合（IOU）的交叉点以及针对地面真实（GT）的准确性（GT）评估了使用拟议方法生成的五个ROI，并选择了最佳的感兴趣区域作为最佳ROI。最后，将最终的ROI与DSS的不同最新深度学习算法和基于区域的分割算法进行了比较。在第一个实验设置中，其中15个随机选择的大脑图像用于测试，并实现了DSS值为0.89。在第二和第三实验设置中，提出的方法分别为12个随机选择和800个脑图像的DSS值分别为0.90和0.80。三个实验设置的平均DSS值为0.86。
增强了脑肿瘤MR图像分割的增强区域
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