Se propone una técnica eficaz para la segmentación precisa de tejidos normales y patológicos en las imágenes cerebrales de resonancia magnética. La técnica de segmentación propuesta realiza inicialmente un proceso de clasificación mediante la utilización de agrupaciones de K-medias. Esto propone un enfoque del virus del herpes simple para la clasificación de imágenes de resonancia magnética (MRI) del cerebro basado en un algoritmo de segmentación de agrupamiento de medias K convertido en color. La segmentación de imágenes ocupa un lugar importante en el ámbito del procesamiento de imágenes. Se vuelve más importante cuando normalmente se trata de imágenes médicas. Un problema de segmentación bien conocido dentro de la resonancia magnética es la tarea de etiquetar vóxeles según su tipo de tejido, que incluye materia blanca, materia gris, líquido cefalorraquídeo y, a veces, tejidos patológicos como tumores, etc. Esta tesis describe un método eficaz para la segmentación automática de tumores cerebrales.

Rajnisha Verma arbeitet als Assistenzprofessorin am Swami Vivekanand Vidyalaya, Shikshak Nagar, Durg, Chhattisgarh, Indien. Sie erhielt ihren M.Sc.-Abschluss vom Kalyan College (2005) und schloss ihr M.Tech in Elektronik ab. Sie verfügt über vielfältige Forschungserfahrungen im Bereich Lasertechnologie und -systeme. Sie veröffentlichte in internationalen Fachzeitschriften.