Iso, hypo eller hyper intensitet, likhet av form, storlek och plats komplicerar identifieringen av hjärntumörer. Därför, en adekvat datorstödd diagnos (CAD) system är utformad för klassificering av hjärntumör för att hjälpa oerfarna radiologer i diagnosprocessen. En multifariös databas med äkta postkontrast T1-viktade MR-bilder från 10 patienter har tagits. Denna databas består av primära hjärntumörer nämligen Meningioma (MENI-klass 1), Astrocytom (ASAT-klass 2) och Normala hjärnregioner (NORM-klass 3). Regionen av intresse(er) (ROI) av storlek 20 x 20 extraheras av radiologer från varje bild i databasen. Totalt utvinns 371 textur- och intensitetsfunktioner från dessa ROI(er). Ett Artificial Neural Network (ANN) används för att klassificera dessa tre klasser eftersom det visar bättre klassificeringsresultat på multivariata icke-linjära, komplicerade, regelbaserade domäner och beslutsfattande domäner. Det noteras att ANN ger mycket exakta resultat när det gäller individuell klassificeringsnoggrannhet och övergripande klassificeringsnoggrannhet. De fyra diskreta experimenten har utförts. Inledningsvis utfördes försöket genom att extrahera 263 funktioner och en total klassificering noggrannhet 78,10% uppnås, men det märktes att MENI (klass-1) var mycket felklassificerad med AST (klass-2). Dessutom, för att förbättra den övergripande klassificeringsnoggrannheten och den individuella klassificeringsnoggrannheten specifikt för MENI (klass-1), läggs LAG-texturala energiåtgärder (LTEM) till i funktionsbanken (263+108=371). En individuell klassnoggrannhet på 91,40 % erhålls för MENI (klass-1), 91,43 % för AST (klass-2), 94,29 % för NORM (klass-3) och en total klassificeringsnoggrannhet på 92,43 % uppnås. Resultaten beräknas med och utan tillägg av LTEM-funktion med principkomponentanalys (PCA)-ANN. LTEM-PCA-ANN-metoden förbättrade resultaten med en total noggrannhet på 93,34 %. De texturmönster som erhölls var tillräckligt tydliga för att skilja mellan MENI (klass-1) och AST (klass-2) trots nekrotisk och cystisk komponent och plats och storlek på tumören. LTEM upptäckte grundläggande texturegenskaper såsom nivå, kant, punkt, våg och krusning i både horisontella och vertikala riktningar som ökade texturenergin.
Tiwari m.fl. REF presenterade LTEM-PCA-ANN (LAW texturenergimått (LTEM), principkomponentanalyser (PCA) och artificiella neurala nätverk (ANN)) som kan förbättra resultaten med en total noggrannhet på 93,34 %.
Computer Aided Diagnosis System - A Decision Support System for Clinical Diagnosis of Brain Tumours
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}