Image segmentation is a challenging task in image processing. The purpose is to divide up pixels into different partitions in which members of each partition have similar characteristics and a unique label. Image segmentation and extracting the characteristics of a tumor are powerful tools that can be used in medical science. In the case of breast cancer medical treatment, segmentation methods can be used to extract and segment the tumor for better diagnoses and earlier detection of breast tumors. However, extracting and segmentation of the tumors or region of interest (RIO) can be challenging. This is due to the existence of noise in the images, along with the complicated structures of the image. Manual classification of the images is time-consuming, and needs to be done only by medical experts. Hence, using an automated medical image segmentation tool will be useful and necessary. In this paper, a method is proposed based on the wellknown watershed technique and automated thresholding for single and multi-tumor segmentation in medical images. The procedure consists of pre-processing, removing noise, elimination of unwanted objects, generating and segmentation. Segmentation involves automatic thresholding, gradient magnitude, finding regional minimums, and recognition. Experimental results show that this method performs well in segmentation with efficient execution time and can be used for medical diagnostics of breast cancer.
KSP 제안 키워드
Automatic thresholding, Breast Cancer(BC), Breast tumor segmentation, Divide up, Gradient Magnitude, Image processing, MRI images, Medical Diagnostic, Medical Science, Pre-processing, Region Of Interest(ROI)
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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