Abstract-Automatiserad och korrekt klassificering av magnetisk resonans (MR) hjärnbilder är en integrerad del av analys och tolkning av neuroimaging. Många olika och innovativa metoder har föreslagits för att förbättra denna teknik. I denna studie presenterade vi en framåtvänd neurala nätverk (FNN) baserad metod för att klassificera en given MR-hjärnavbildning som normal eller onormal. Denna metod använder först en wavelet transform för att extrahera funktioner från bilder, och sedan tillämpar tekniken för principkomponentanalys (PCA) för att minska dimensionerna av funktioner. De reducerade funktionerna skickas till en FNN, och dessa parametrar optimeras via adaptiv kaotisk partikelsvärmoptimering (AVSSO). K-faldig stratifierad korsvalidering användes för att öka generaliseringen. Vi tillämpade den föreslagna metoden på 160 bilder (20 normala, 140 onormala), och fann att klassificeringsnoggrannheten är så hög som 98,75% medan beräkningstiden per bild är bara 0,0452 s.
Magnetisk resonans Brain Image har klassificerats baserat på Adaptive Chaotic PSO REF.
A Novel Method for Magnetic Resonance Brain Image Classification Based on Adaptive Chaotic PSO
{'venue': None, 'journal': 'Progress in Electromagnetics Research-pier', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}