Abstract-Problemet med att söka en digital bild i en mycket stor databas kallas Content Based Image Retrieval (CBIR). Form är en viktig signal för att beskriva objekt. I detta papper, har vi utvecklat en form funktion extraktion av MRI hjärntumör hämtning. Vi använde T1-viktad bild av MRT-hjärntumörbilder. Det finns två moduler: utvinningsprocess och klassificering. Först utvinns formegenskaperna med hjälp av tekniker som Scale invariant feature transform (SIFT), Harris hörndetektering och Zernike Moments. För det andra används de övervakade inlärningsalgoritmer som Deep neural network (DNN) och Extreme learning machine (ELM) för att klassificera hjärntumörbilder. Experiment utförs med hjälp av 1000 hjärntumör bilder. I prestandautvärderingen används fem åtgärder: känslighet, specificitet, noggrannhet, felfrekvens och f-mått. Experimentresultatet visar att den högsta genomsnittliga noggrannheten har fått på Zernike Moments-99%. Zernike Moments är bättre än SIFT och Harris hörndetekteringstekniker. Den genomsnittliga tiden för DNN-0.0901 sek, ELM-0.0218 sek. Så ELM-klassare är bättre än DNN. Det ökar hämtningstiden och förbättrar hämtningsnoggrannheten avsevärt.
I studien REF utvecklade författarna en extraktion av form funktioner bildar MRT hjärntumör bild.
Analysis on Shape Image Retrieval Using DNN and ELM Classifiers for MRI Brain Tumor Images
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Engineering and Electronic Business', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}