Automated Feature Extraction in Brain Tumor by Magnetic Resonance Imaging Using Gaussian Mixture Models
المؤلف
المصدر
International Journal of Biomedical Imaging
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-06-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a novel method for Glioblastoma (GBM) feature extraction based on Gaussian mixture model (GMM) features using MRI.
We addressed the task of the new features to identify GBM using T1 and T2 weighted images (T1-WI, T2-WI) and Fluid-Attenuated Inversion Recovery (FLAIR) MR images.
A pathologic area was detected using multithresholding segmentation with morphological operations of MR images.
Multiclassifier techniques were considered to evaluate the performance of the feature based scheme in terms of its capability to discriminate GBM and normal tissue.
GMM features demonstrated the best performance by the comparative study using principal component analysis (PCA) and wavelet based features.
For the T1-WI, the accuracy performance was 97.05% (AUC = 92.73%) with 0.00% missed detection and 2.95% false alarm.
In the T2-WI, the same accuracy (97.05%, AUC = 91.70%) value was achieved with 2.95% missed detection and 0.00% false alarm.
In FLAIR mode the accuracy decreased to 94.11% (AUC = 95.85%) with 0.00% missed detection and 5.89% false alarm.
These experimental results are promising to enhance the characteristics of heterogeneity and hence early treatment of GBM.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chaddad, Ahmad. 2015. Automated Feature Extraction in Brain Tumor by Magnetic Resonance Imaging Using Gaussian Mixture Models. International Journal of Biomedical Imaging،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065286
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chaddad, Ahmad. Automated Feature Extraction in Brain Tumor by Magnetic Resonance Imaging Using Gaussian Mixture Models. International Journal of Biomedical Imaging No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065286
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chaddad, Ahmad. Automated Feature Extraction in Brain Tumor by Magnetic Resonance Imaging Using Gaussian Mixture Models. International Journal of Biomedical Imaging. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065286
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1065286
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