Hjärntumör är en onormal tillväxt av celler i hjärnan. Magnetisk resonanstomografi (MRT) är en avancerad diagnostiska verktyg som gör det möjligt för oss att visualisera anatomiska detaljer tydligare så överlägsen i att upptäcka avvikelser i de mjuka vävnaderna i hjärnan. På denna studie, en data klassificeringssystem byggt magnetisk resonanstomografi (MRT ) av hjärnan genom att använda energikoefficienter och neurala nätverk. På resultaten av hjärnan MRT utfört tre stadier av processen, nämligen funktionsextraktion, funktionsreduktion, och klassificering. Resultat i form av funktion extraktion vektor detalj koefficienter horisontell, vertikal, diagonal och vektor approximation av våget nedbrytning av varje nivå. Feature är resultatet av minskningen av energi i form av vektor approximation koefficienter för varje våget nedbrytningsnivå. I processen för neurala nätverk klassificering metod används för att klassificera de typer av normal hjärnsjukdom, Alzheimers sjukdom, gliom och karcinom. Procentuell framgång igenkänning erhållna hjärn MRI funktioner med 95 % genom att använda 10 energikoefficient, inlärningshastighet på 0,4, aktiveringsfunktionen är en funktion logga det dolda lagret och utdataskiktet och processen stannar vid epoken till 515.
Ett MRT hjärnklassificeringssystem utförs REF med hjälp av energikoefficienter och neurala nätverk.
Classification of magnetic resonance (MR) brain images using energy coefficient and neural network
{'venue': None, 'journal': 'Applied mathematical sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}