Extract tissue‘s features from brain MRI image and classification with Neural network classification
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 476
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NSOECE04_171
تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1395
چکیده مقاله:
The exact diagnosis of the tumour area in the images of MAGNETIC RESONANCE IMAGES (MRI) and COMPUTED TOMOGRAPHY SCAN (CT SCAN) has a various application in the radiation therapy techniques including diagnosis of the disease, study of treatment progress and disease or the design of therapeutic strategies. Extensive research was performed for entering computer progressing in medicine and especially in processing medical images such as CT and MRI With science improvement. We will use the co-occurrence matrix for Tissue diagnosis and image feature extraction in this research. Also, we have used of Statistical and contrast tissue features, correlation, energy and homogeneity. The results show that image feature extraction method of co-occurrence matrix GLCM performs better than other methods and use of these features in MLP classification algorithms will cause accuracy improvement compared to other methods
کلیدواژه ها:
نویسندگان
pouya Tahrparvar
M.S.c Student, Department of Engineers, Birjand Branch, Islamic Azad University, Birjand, Iran
Mahmud Shahi2
Assistant Professor, Department of Engineers, Birjand Branch, Islamic Azad University, Birjand, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :