Den segmentering, upptäckt och extraktion av infekterade tumörområde från magnetisk resonans (MR) bilder är ett primärt problem men en tråkig och tid tar uppgift utförs av radiologer eller kliniska experter, och deras noggrannhet beror endast på deras erfarenhet. Därför blir användningen av datorstödd teknik mycket nödvändig för att övervinna dessa begränsningar. I denna studie, för att förbättra prestanda och minska komplexiteten i den medicinska bildsegmenteringsprocessen, har vi undersökt Berkeley wavelet transformation (BWT) baserad hjärntumör segmentering. Dessutom, för att förbättra noggrannheten och kvalitetshastigheten hos den stödvektormaskin (SVM) baserad klassificerare, relevanta funktioner extraheras från varje segmenterad vävnad. De experimentella resultaten av den föreslagna tekniken har utvärderats och validerats för prestanda- och kvalitetsanalys av bilder av magnetisk resonanshjärna, baserat på noggrannhet, känslighet, specificitet och indexkoefficient för tärningslikviditet. De experimentella resultaten uppnådde 96,51% noggrannhet, 94,2% specificitet och 97,72% känslighet, visar effektiviteten av den föreslagna tekniken för att identifiera normala och onormala vävnader från hjärnan MR-bilder. De experimentella resultaten fick också ett genomsnitt av 0.82 tärningar likhet index koefficient, vilket indikerar bättre överlappning mellan den automatiserade (maskiner) extraherade tumörregionen med manuellt extraherad tumörregion av radiologer. Simuleringsresultaten visar betydelsen av kvalitetsparametrar och noggrannhet i jämförelse med de senaste teknikerna.
En teknik som infördes av Bahadure et al. använder Berkley wavelet transformation och stödja vektor maskin för att förbättra segmenteringsprocessen genom att extrahera funktioner från segmenterade vävnader REF.
Image Analysis for MRI Based Brain Tumor Detection and Feature Extraction Using Biologically Inspired BWT and SVM
{'venue': 'International journal of biomedical imaging', 'journal': 'International journal of biomedical imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}