Syftet med denna studie är att undersöka användningen av mönsterklassificeringsmetoder för att särskilja olika typer av hjärntumörer, såsom primära gliom från metastaser, och även för gradering av gliom. Tillgången till en automatiserad datoranalys verktyg som är mer objektiv än mänskliga läsare kan potentiellt leda till mer tillförlitlig och reproducerbar hjärntumör diagnostiska förfaranden. En datorstödd klassificeringsmetod som kombinerar konventionell MRI och perfusion MRI utvecklas och används för differentialdiagnos. Det föreslagna systemet består av flera steg, bland annat definition av ränteregion, utvinning av särdrag, urval av funktioner och klassificering. De extraherade funktioner inkluderar tumör form och intensitet egenskaper, samt rotation invarianta textur funktioner. Undergruppsval av funktioner utförs med hjälp av stödvektormaskiner med rekursiv funktionseliminering. Metoden användes på en population av 102 hjärntumörer histologiskt diagnostiseras som metastas (24), meningiomas (4), gliomas Världshälsoorganisationen grad II (22), gliomas Världshälsoorganisationen grad III (18) och glioblastomas (34). Den binära stöd vektor maskin klassificering noggrannhet, känslighet, och specificitet, bedömd genom leave-one-out korsvalidering, var, respektive 85%, 87%, och 79% för diskriminering av metastaser från gliomas och 88%, 85%, och 96% för diskriminering av höggradig (grad III och IV) från låggradig (grad II) neoplasmer. Flera klassers klassificering utfördes också via en onevs-all röstningsordning.
Genom att kombinera konventionell MRT och perfusion MR avbildning, ett datorbaserat SVM klassificeringssystem REF undersöks och utförs för olika typer av hjärntumör för dess klassificering.
Classification of brain tumor type and grade using MRI texture and shape in a machine learning scheme
{'venue': 'Magnetic resonance in medicine', 'journal': 'Magnetic resonance in medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}