Abstract Multiclass hjärntumör klassificering utförs genom att använda en diversifierad datauppsättning av 428 post-contrast T1-viktade MR-bilder från 55 patienter. Dessa bilder är av primära hjärntumörer nämligen astrocytom (AS), glioblastoma multiforme (GBM), barndomstumör-medulloblastom (MED), meningiom (MEN), sekundär tumör-metastaserande (MET), och normala regioner (NR). Åttahundrafemtiosex intressanta regioner utvinns genom en innehållsbaserad aktiv konturmodell. Tvåhundra arton intensitet och textur funktioner extraheras från dessa SROI. I denna studie används huvudkomponentanalys (PCA) för att minska dimensionaliteten i funktionsutrymmet. Dessa sex klasser klassificeras sedan av artificiella neurala nätverk (ANN). Detta tillvägagångssätt kallas därför PCA-ANN-metoden. Tre uppsättningar experiment har utförts. I det första försöket utförs klassificeringsnoggrannheten enligt ANN-metoden. I det andra försöket har PCA-ANN-metoden med slumpmässig delprovtagning använts där SROI från samma patient kan upprepas under testningen. Det har konstaterats att klassificeringsnoggrannheten har ökat från 77 % till 91 %. PCA-ANN har levererat hög noggrannhet för varje klass: A S -9 0. 7 4 %, G B M -8 8. 4 6 %, M E D -8 5 %, MEN-90,70 %, MET-96,67 % och NR-93,78 %. I det tredje försöket, för att ta bort partiskhet och för att testa robustheten i det föreslagna systemet, delas data på ett sådant sätt att SROI från samma patient inte är vanligt för utbildning och testuppsättningar. I detta fall har det föreslagna systemet också fungerat väl genom att ge en total noggrannhet på 85,23 %. Den individuella klassnoggrannheten för varje klass är: AS-86.15 %, GDM-65,1 %, MED-63,36 %, MEN-91,5 %, MET-65,21 % och NR-93,3 %. Ett datorstödd diagnostiskt system som består av utvecklade metoder för segmentering, funktionsextraktion och klassificering av hjärntumörer kan vara till nytta för radiologer för exakt lokalisering, diagnos och tolkning av hjärntumörer på MR-bilder.
Sachdeva m.fl. REF har presenterat en multiklass Hjärntumör klassificering, segmentering, och funktionsextraktion utförs med hjälp av en datauppsättning av 428 MR bilder.
Segmentation, Feature Extraction, and Multiclass Brain Tumor Classification
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}