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使用模糊 Otsu 阈值进行脑肿瘤分割...
摘要 —本文提出了一种通过模糊 Otsu 阈值形态 (FOTM) 算法分割脑肿瘤的方法。由于脑肿瘤的增加，获取的磁共振成像 (MRI) 数量也相应增加。因此，能够自动分割和检测脑肿瘤的高精度算法将对治疗计划和诊断具有潜在的潜力。为了解决这个问题，提出了一种利用 FOTM 算法从最不对称的部分分割脑肿瘤的新方法。此外，使用颜色归一化、噪声消除和强度偏差校正作为预处理阶段，虽然这在 FOTM 算法中并不常见，但与数据分割一起证明对于 MRI 图像中脑肿瘤的分割非常成功。结果清楚地表明，图像神经胶质瘤、图像脑膜瘤和图像垂体的平均准确度指数分别为 93.77%、94.32% 和 94.37%。索引术语——脑肿瘤、分割、FuzzyOtsu 阈值、形态学。
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虽然 LL181 没有定义公用事业规模，但电力行业经常将公用事业规模与大规模和电网规模等术语互换使用。3 美国能源信息署将大规模定义为与电网连接且标称功率容量大于 1 MW 的系统。4 LL181 还寻求与安装公用事业规模 ESS 相关的建筑节能信息。但是，由于公用事业规模 ESS 通常以 FOTM 方式连接（连接到输电级别的大容量电力系统、配电网络或发电资产），因此公用事业规模 ESS 通常不是为了为特定建筑物节省能源而设计的。