Detta papper presenterar en ny metod för Glioblastoma (GBM) funktionsextraktion baserad på Gaussian blandning modell (GMM) funktioner med hjälp av MRT. Vi tog itu med uppgiften att identifiera GBM med hjälp av T1- och T2-viktade bilder (T1-WI, T2-WI) och Fluid-Attenuated Inversion Recovery (FLAIR) MR-bilder. Ett patologiskt område detekterades med multitröskelsegmentering med morfologiska operationer av MR-bilder. Flera klassificeringstekniker ansågs utvärdera prestandan hos det funktionsbaserade systemet när det gäller dess förmåga att diskriminera GDM och normal vävnad. GMM funktioner visade den bästa prestandan genom den jämförande studien med hjälp av huvudkomponentanalys (PCA) och wavelet-baserade funktioner. För T1-WI var noggrannheten 97,05 % (AUC = 92,73 %) med 0.00 % missade upptäckter och 2,95 % falskt alarm. Vid T2-WI uppnåddes samma noggrannhet (97,05%, AUC = 91,70%) med 2,95% missade upptäckter och 0,00% falskt alarm. I FLAIR-läge minskade noggrannheten till 94,11% (AUC = 95,85%) med 0.00% missade upptäckter och 5,89% falsklarm. Dessa experimentella resultat är lovande för att förbättra egenskaperna hos heterogenitet och därmed tidig behandling av GDM.
Chaddad REF har föreslagit en teknik för automatisk funktionsextraktion för upptäckt av hjärntumörer baserat på Gaussiansk blandningsmodell (GMM) med MR-bilder.
Automated Feature Extraction in Brain Tumor by Magnetic Resonance Imaging Using Gaussian Mixture Models