Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoContributo in atti di convegno
TitoloIntuitionistic Fuzzy C means algorithm in medical image segmentation
Anno di pubblicazione2007
Formato-
Autore/iChaira T.; De S.; Salvetti O.
Affiliazioni autoriCNR-ISTI, Pisa, Italy; CNR-ISTI, Pisa, Italy; CNR-ISTI, Pisa, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • OVIDIO SALVETTI
Lingua/e
  • inglese
AbstractThis paper presents a novel intuitionistic fuzzy C means clustering method using intuitionistic fuzzy set theory. This clustering method has also been used for identification of mammogram cysts. In this method, the hesitation degree has been taken into account along with the membership degree, where the cluster centers may converge to a desirable location than the cluster centers obtained by fuzzy C means algorithm. Experimental results on mammogram images show the effectiveness of the proposed method in contrast to existing fuzzy C means algorithms.
Lingua abstractinglese
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Rivista-
Numero volume della rivista-
Serie/Collana-
Titolo del volume-
Numero volume della serie/collana1
Curatore/i del volumeIndian Statistical Institute Kolkata Campus
ISBN-
DOI-
Editore-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveIntuitionistic fuzzy set, Fuzzy clustering, Hesitation degree
Link (URL, URI)-
Titolo convegno/congressoInternational Conference on Advances in Pattern Recognition -I CAPR 2007
Luogo convegno/congressoKolkata, India
Data/e convegno/congresso2-4 January 2007
RilevanzaInternazionale
RelazioneContributo
Titolo parallelo-
Note/Altre informazioniPubblicato da: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., Singapore
Strutture CNR
  • ISTI — Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione "Alessandro Faedo"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ICT.P10.012.001 : Elaborazione di segnali e immagini per impieghi diagnostici e interpretazione di immagini multisorgente
Progetti Europei-
Allegati
Intuitionistic Fuzzy C means algorithm in medical image segmentation (documento privato )
Descrizione: Codice PuMa: cnr.isti/2007-A2-072
Tipo documento: application/pdf

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareComputer Science & Engineering
Area valutazione CIVRScienze matematiche e informatiche
NoteIn: International Conference on Advances in Pattern Recognition -I CAPR 2007 (Kolkata, India, 2-4 January 2007). Proceedings, pp. 1 - 5. Indian Statistical Institute Kolkata Campus (ed.). World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., Singapore, 2007.
Descrizione sintetica del prodottoABSTRACT: This paper presents a novel intuitionistic fuzzy C means clustering method using intuitionistic fuzzy set theory. This clustering method has also been used for identification of mammogram cysts. In this method, the hesitation degree has been taken into account along with the membership degree, where the cluster centers may converge to a desirable location than the cluster centers obtained by fuzzy C means algorithm. Experimental results on mammogram images show the effectiveness of the proposed method in contrast to existing fuzzy C means algorithms.