Automatisk klassificering av vävnadstyper av intresseområde (ROI) spelar en viktig roll vid datorstödd diagnos. I den aktuella studien fokuserar vi på klassificeringen av tre typer av hjärntumörer (dvs. meningiom, gliom och hypofystumör) i T1-viktade kontrastförstärkta MRI-bilder (CE-MRI). Spatial pyramid matchning (SPM), som delar upp bilden i allt finare rektangulära subregioner och beräknar histogram av lokala funktioner från varje subregion, uppvisar utmärkta resultat för naturlig scenklassificering. Detta tillvägagångssätt är dock inte tillämpligt för hjärntumörer, på grund av de stora variationerna i tumörens form och storlek. I detta dokument föreslår vi en metod för att förbättra klassificeringsprestandan. Först, den förstärkta tumörregionen via bild utvidgning används som ROI i stället för den ursprungliga tumörregionen eftersom tumören omgivande vävnader kan också erbjuda viktiga ledtrådar för tumörtyper. För det andra, den förstärkta tumörregionen är uppdelad i allt finare ringform subregioner. Vi utvärderar effektiviteten av den föreslagna metoden på en stor datauppsättning med tre funktioner extraktionsmetoder, nämligen intensitet histogram, grå nivå co-occurence matris (GLCM), och påse-of-words (BoW) modell. Jämfört med att använda tumörregion som ROI, med hjälp av förstärkt tumörregion som ROI förbättrar accuracies till 82,31% från 71,39%, 84,75% från 78,18%, och 88,19% från 83,54% för intensitet histogram, GLCM, och BoW modell, respektive. Förutom regional förstärkning kan ringformig partition ytterligare förbättra noggrannheten upp till 87,54 %, 89,72 % och 91,28 %. Dessa experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är genomförbar och effektiv för klassificering av hjärntumörer i T1-viktade CE-MRI.
Cheng m.fl. REF fokuserade på klassificering av tre typer av hjärntumörer (dvs. meningiom, gliom och hypofystumör).
Enhanced Performance of Brain Tumor Classification via Tumor Region Augmentation and Partition