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摘要 - 图像的细分在医疗，军事，监视等领域都有广泛的应用。这项工作段用于检测大脑中肿瘤的医学共振图像，其中工作中的三个部分都在图像中识别出三个部分。首先是头骨，第二是大脑，第三是肿瘤。介绍的论文包括以无监督的方式对图像分割的描述，其中建议的模型在没有任何训练的情况下确定图像的所有段。在这里，Wiener Filter通过从图像矩阵中删除不需要的信息来预处理输入图像。过滤的图像然后以智能水滴（IWD）遗传算法传递，用于查找图像段的代表性像素值集。IWD算法中的图形水滴运动具有代表性像素值设置的选择精度。 实验是在脑肿瘤的实际数据集中进行的，检测是通过参考地面真相图像来完成的。 建议的模型评估了平均精度值0.98和平均准确度为96％。 因此，当将结果与现有方法进行比较时，就可以获得建议的分割工作增加了分割评估参数值。IWD算法中的图形水滴运动具有代表性像素值设置的选择精度。实验是在脑肿瘤的实际数据集中进行的，检测是通过参考地面真相图像来完成的。建议的模型评估了平均精度值0.98和平均准确度为96％。因此，当将结果与现有方法进行比较时，就可以获得建议的分割工作增加了分割评估参数值。
大脑图像分割以诊断肿瘤...
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