![](/images/graphics-bg.png)
Multiscale CNNs for Brain Tumor Segmentation and Diagnosis
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-03-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Early brain tumor detection and diagnosis are critical to clinics.
Thus segmentation of focused tumor area needs to be accurate, efficient, and robust.
In this paper, we propose an automatic brain tumor segmentation method based on Convolutional Neural Networks (CNNs).
Traditional CNNs focus only on local features and ignore global region features, which are both important for pixel classification and recognition.
Besides, brain tumor can appear in any place of the brain and be any size and shape in patients.
We design a three-stream framework named as multiscale CNNs which could automatically detect the optimum top-three scales of the image sizes and combine information from different scales of the regions around that pixel.
Datasets provided by Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS) organized by MICCAI 2013 are utilized for both training and testing.
The designed multiscale CNNs framework also combines multimodal features from T1, T1-enhanced, T2, and FLAIR MRI images.
By comparison with traditional CNNs and the best two methods in BRATS 2012 and 2013, our framework shows advances in brain tumor segmentation accuracy and robustness.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Liya& Jia, Kebin. 2016. Multiscale CNNs for Brain Tumor Segmentation and Diagnosis. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100209
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Liya& Jia, Kebin. Multiscale CNNs for Brain Tumor Segmentation and Diagnosis. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100209
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Liya& Jia, Kebin. Multiscale CNNs for Brain Tumor Segmentation and Diagnosis. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100209
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100209
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)