Medical images play an important ro

Medical images play an important role in treating a large number of ailments as they are integral and even indispensable to the diagnosis process of such ailments. Medical images come from different acquisition systems (such as PET, CT, MRI) and, in many situations, automated processing of these images can greatly aid physicians and make their jobs easier. In medical imaging and its applications, 2D segmentation (with its different approaches such as FCM, k-means, MRFM and NN) is the first step which is used to extract ROI. This helps in extracting ROI in each slice (2D medical image) separately regardless of its relation to the next and the previous slices. In this paper, a 3D model of FCM segmentation techniques is proposed to enhance the segmentation process and take in mind the overall 3D-Volume as one testing data.

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医学影像起到治疗大量疾病的重要作用，因为它们是整体的，甚至是不可缺少对这些疾病的诊断过程。医学图像来自不同的采集系统（如PET，CT，MRI），在许多情况下，这些图像的自动处理可以极大地帮助医生，使他们的工作更容易。在医学成像及其应用，2D分割（与其不同的方法，如流式细胞术，k-均值，MRFM和NN）是用于提取ROI的第一步。这有助于在每个切片（2D医用图像）分开而不管其相对于下一个和前一个切片提取ROI。在本文中，FCM分割技术的3D模型，提出了提高分割过程，并采取在头脑整体3D-卷作为一个测试数据。

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医学图像在治疗大量疾病方面起着重要作用，因为它们是此类疾病的诊断过程不可或缺的，甚至是必不可少的。医疗图像来自不同的采集系统（如 PET、CT、MRI），在许多情况下，自动处理这些图像可以极大地帮助医生，使他们的工作更容易。在医学成像及其应用中，2D 分段（采用 FCM、k-means、MRFM 和 NN 等不同方法）是提取 ROI 的第一步。这有助于单独提取每个切片（2D 医学图像）中的 ROI，而不考虑其与下一个切片和上一个切片的关系。本文提出了一种FCM分割技术的三维模型，以增强分割过程，并将整体3D体积作为一个测试数据。

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医学影像在治疗大量疾病中起着重要的作用，因为它们是疾病诊断过程中不可或缺的组成部分。医学图像来自不同的采集系统（如PET、CT、MRI），在许多情况下，这些图像的自动处理可以极大地帮助医生，使他们的工作更容易。在医学影像学及其应用中，二维分割（包括FCM、k-means、MRFM和NN）是提取感兴趣区域的第一步。这有助于分别提取每个切片（2D医学图像）中的ROI，而不管它与下一个切片和上一个切片的关系如何。本文提出了一种基于三维模型的FCM分割技术，以增强分割过程，并将整体三维体积作为一个测试数据。<BR>

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