An MR Brain Images Classifier System via Particle Swarm Optimization and Kernel Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
Zhang, Yudong
Wang, Shuihua
Ji, Genlin
Dong, Zhengchao
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-09-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Automated abnormal brain detection is extremely of importance for clinical diagnosis.
Over last decades numerous methods had been presented.
In this paper, we proposed a novel hybrid system to classify a given MR brain image as either normal or abnormal.
The proposed method first employed digital wavelet transform to extract features then used principal component analysis (PCA) to reduce the feature space.
Afterwards, we constructed a kernel support vector machine (KSVM) with RBF kernel, using particle swarm optimization (PSO) to optimize the parameters C and σ.
Fivefold cross-validation was utilized to avoid overfitting.
In the experimental procedure, we created a 90 images dataset brain downloaded from Harvard Medical School website.
The abnormal brain MR images consist of the following diseases: glioma, metastatic adenocarcinoma, metastatic bronchogenic carcinoma, meningioma, sarcoma, Alzheimer, Huntington, motor neuron disease, cerebral calcinosis, Pick’s disease, Alzheimer plus visual agnosia, multiple sclerosis, AIDS dementia, Lyme encephalopathy, herpes encephalitis, Creutzfeld-Jakob disease, and cerebral toxoplasmosis.
The 5-folded cross-validation classification results showed that our method achieved 97.78% classification accuracy, higher than 86.22% by BP-NN and 91.33% by RBF-NN.
For the parameter selection, we compared PSO with those of random selection method.
The results showed that the PSO is more effective to build optimal KSVM.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Yudong& Wang, Shuihua& Ji, Genlin& Dong, Zhengchao. 2013. An MR Brain Images Classifier System via Particle Swarm Optimization and Kernel Support Vector Machine. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032557
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Yudong…[et al.]. An MR Brain Images Classifier System via Particle Swarm Optimization and Kernel Support Vector Machine. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032557
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Yudong& Wang, Shuihua& Ji, Genlin& Dong, Zhengchao. An MR Brain Images Classifier System via Particle Swarm Optimization and Kernel Support Vector Machine. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032557
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1032557
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر