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Adaptive neighbor constrained deviation sparse variant fuzzy c-means clustering for brain MRI of AD subject

Visual Informatics 2021年第4期5卷 67-80页

作者： Sukanta Ghosh Amlan Pratim Hazarika Abhijit Chandra rajani k.mudi Department of Instrumentation&Electronics Engineering Jadavpur UniversityKolkata700106India

Progression of Alzheimer’s disease(AD)bears close proximity with the tissue loss in the medial temporal lobe(MTL)and enlargement of lateral ventricle(LV).The early stage of AD,mild cognitive impairment(MCI),can be traced by diagnosing brain MRI scans with advanced fuzzy c-means clustering algorithm that helps to take an appropriate *** this paper,firstly the sparsity is initiated in clustering method that too rician noise is also incorporated for brain MR scans of AD ***,a novel neighbor pixel constrained fuzzy c-means clustering algorithm is designed where topoloty-based selection of parsimonious neighbor pixels is *** adaptability in choice of neighbor pixel class outliers more justified object edge boundary which outperforms a dynamic cluster *** proposed adaptive neighbor constrained deviation sparse variant fuzzy c-means clustering(AN_DsFCM)can withhold imposed sparsity and withstands rician noise at imposed sparse *** novel algorithm is applied for MRI of AD subjects and normative data is acquired to analyse clustering *** data processing pipeline of theoretically plausible proposition is elaborated in *** experimental results are compared with state-of-the-art fuzzy clustering methods for test MRI *** evaluation and statistical measures are studied to meet both image processing and clinical neurophysiology *** the performance of proposed AN_DsFCM is significantly better than other methods.

关键词： MRI Fuzzy c-means Neighbor information modeling Sparse Rician noise AD

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