In Figure 18, the interpolated imag

In Figure 18, the interpolated image has been obtained from the pre-processed brain MRI after
resizing. Normalized cut algorithm with marked segment boundaries technique has been applied
in the interpolated image. From the segmented image it can be visualized that the WM, GM and
CSF are distinguishable with minimum quality. However, the segmentation can be improved
with further investigation of this technique. Only two segmented groups were obtained like
white matter region and gray matter-CSF region.
An original image has been segmented with varying segment numbers in Figure 19. When the
segmentation number of the normalized cuts algorithm is low, the brain tissues- GM, WM and
CSF can be differentiated to a little extent. But if the segmentation number is increased beyond
100 levels the quality of the segmentation becomes worse to identify. Basically, the area of the
image is divided rather segmenting the brain tissues in this method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในรูปที่ 18 รูปแบบ interpolated ได้รับจาก MRI สมองประมวลผลเบื้องต้นหลังจากปรับขนาด มีการใช้อัลกอริทึมมาตรฐานตัดกับส่วนที่ทำเครื่องหมายขอบเขตเทคนิคในรูปแบบ interpolated จากรูปแบ่งสามารถแสดงเป็นภาพที่ WM จีเอ็ม และน้ำไขสันหลังจะแตกต่างที่ มีคุณภาพต่ำ อย่างไรก็ตาม การแบ่งกลุ่มได้ดีขึ้นเพิ่มเติมการตรวจสอบของเทคนิคนี้ กลุ่มแบ่งเพียงสองได้รับเช่นภูมิภาคเรื่องขาวและเนื้อเทา CSF ภูมิภาครูปภาพต้นฉบับมีการแบ่งส่วนต่าง ๆ หมายเลขเซ็กเมนต์ในรูปที่ 19 เมื่อการแบ่งกลุ่มจำนวนตัดมาตรฐานที่เป็นอัลกอริทึมต่ำ สมองเนื้อเยื่อ - GM, WM และน้ำไขสันหลังสามารถแยกแยะระดับเล็กน้อย แต่ ถ้าเพิ่มขึ้นนอกเหนือจากหมายเลขเซกเมนต์100 ระดับคุณภาพของการแบ่งกลุ่มกลายเป็นแย่ลงเพื่อระบุ โดยทั่วไป พื้นที่ของการภาพจะถูกแบ่งสภาพเนื้อเยื่อสมองในวิธีการนี้ค่อนข้าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูปที่ 18 ภาพหยันได้รับที่ได้รับจากการประมวลผลก่อน MRI สมองหลังจาก
การปรับขนาด ขั้นตอนวิธีการตัดปกติด้วยเทคนิคการทำเครื่องหมายเขตแดนส่วนได้ถูกนำมาใช้
ในภาพหยัน จากรูปที่แบ่งกลุ่มก็สามารถที่จะมองเห็นว่า WM, จีเอ็มและ
น้ำไขสันหลังมีความแตกต่างที่มีคุณภาพต่ำสุด อย่างไรก็ตามการแบ่งส่วนได้ดีขึ้น
กับการสืบสวนต่อไปของเทคนิคนี้ เพียงสองกลุ่มที่แบ่งกลุ่มที่ได้รับเช่นเดียวกับ
ภูมิภาคสารสีขาวและสีเทาภูมิภาคเรื่อง CSF.
ภาพต้นฉบับได้รับการแบ่งตัวเลขที่แตกต่างกันส่วนในรูปที่ 19 เมื่อ
จำนวนการแบ่งส่วนของขั้นตอนวิธีการตัดปกติอยู่ในระดับต่ำสมอง tissues- จีเอ็ม WM และ
น้ำไขสันหลังสามารถที่แตกต่างในระดับเล็ก ๆ น้อย ๆ แต่ถ้าแบ่งส่วนจำนวนที่เพิ่มขึ้นเกินกว่า
100 ระดับคุณภาพของการแบ่งส่วนจะกลายเป็นเลวร้ายที่จะระบุ โดยทั่วไปในพื้นที่ของ
ภาพจะถูกแบ่งออกค่อนข้างแบ่งกลุ่มเนื้อเยื่อสมองในวิธีการนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในรูปที่ 18 , หยัน ภาพที่ได้จากการประมวลผลของสมอง MRI ก่อนหลังการปรับขนาด ปกติตัดกับส่วนของอัลกอริทึมเทคนิคมีการใช้เครื่องหมายในการขัดขึ้นรูป จากภาพที่แบ่งได้มองเห็นว่า WM , จีเอ็มและน้ำจะแตกต่างกับคุณภาพขั้นต่ำ อย่างไรก็ตาม การแบ่งส่วนสามารถปรับปรุงการสอบสวนเพิ่มเติมของเทคนิคนี้ เพียงสอง ส่วนกลุ่มที่ได้รับ เช่นเรื่องขาวและสีเทาเรื่องน้ำ เขตภูมิภาคภาพต้นฉบับมีการแบ่งเซ็กเมนต์ที่แตกต่างกับตัวเลขในรูปที่ 17 เมื่อตัวเลขการลดขั้นตอนวิธีมาตรฐานต่ำ เนื้อเยื่อสมอง - GM , WM และทำสามารถที่แตกต่างในขอบเขตเล็ก ๆน้อย ๆ แต่ถ้าตัดตัวเลขเพิ่มขึ้นเกิน100 ระดับคุณภาพของการแบ่งส่วน กลายเป็นเลวร้ายที่จะระบุ โดยทั่วไป พื้นที่ของภาพแบ่งเป็นมากกว่าการแบ่งส่วนสมอง เนื้อเยื่อในวิธีนี้