Accuracy evaluation of brain tumor detection using entropy-based image thresholding
العناوين الأخرى
دقة النهج القائم على الانتروبيا من خلال العتبة للكشف عن الورم الدماغي
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
al-Sawadi, Hamzah Abbas
al-Mubayyidin, Wisam
الجامعة
جامعة الشرق الأوسط
الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات
القسم الأكاديمي
قسم نظم المعلومات الحاسوبية
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2017
الملخص العربي
ان صورة العتبة هي واحدة من التقنيات التي تستخدم لتجزئة الصورة.
تقنيات العتبة هي عبارة عن تقسيم الصورة إلى منطقتين رئيسيتين، هي: المقدمة والخلفية والناتج من هذه العملية عباره عن صورة ثنائية.
الانتروبيا هي طريقة لتوزيع المعلومات بشكل متساوي في الصورة التي استخدمت فيها العتبة ومع ذلك، فقد تمت دراسة دقة الانتروبيا القائمة لعتبة صورة في نطاق عام (مثلا: صور الطبيعية) وذلك لفرق الصور الطبية عن الصور العادية والتي تتشكل في ان الصور العادية هي عبارة عن انعكاس الضوء الاجسام بينما الصور الطبية على سبيل المثال التي تؤخذ بالرنين المغناطيسي, يستخدم حقل مغناطيسي قوي مع ترددات راديوية والكمبيوتر لإنتاج صور مفصلة الأعضاء من والأنسجة الرخوة والعظام وغيرها من أجزاء الجسم الداخلية ولم تتم المقارنة بدقة بين الانتروبيا .
في هذا العمل، الذي قام على التحقق من دقة النهج القائم على الانتروبيا من خلال العتبة والجمع بينهما للكشف عن الورم الدماغي.
لهذا الغرض، وضع إطار لتجزئة الورم في المخ يحتوي هذا الإطار على الانواع الخمسة الشائعة من الانتروبيا من أجل تقييم مدى دقة الانتروبيا.
الانواع الخمسة هي رينية كابور، ساليز، الحد الأقصى والحد الأدنى.
تم تنفيذ جميع الانتروبيا وتقييمها.
وأظهرت النتائج أن نوع الحد الاقصى هو أفضل للكشف عن الورم في المخ.
وعلاوة على ذلك، فقد تبين أن دمج أكثر من نوع من الانتروبيا لايطور من النتيجة، ومع ذلك، فإنه يقوم بالاختيار التلقائي لأفضل نتيجة.
الملخص الإنجليزي
Image thresholding is one of the techniques that are used for image segmentation.
Threshold techniques divide the image into two main regions, these are: Foreground and Background.
The output of the thresholding process is a binary image with only two regions that are formed by the highest possible contrast that could be found in the image.
Entropies are information gain approaches that have been used for image thresholding with various application and image modalities.
However, the accuracy of the existing entropies for image thresholding has been studied in general domain (e.g.: natural images)that teams from the regular medical images and images that form in the ordinary image is a reflection of light objects, While medical images.
Taken by magnetic resonance imaging, for example, A strong magnetic field is used with radio frequencies and computer to produce automatic selection of the best result.
It produces the results with the highest accuracy.
detailed images of organs and soft tissues, bones and other internal parts of the body.
and were not compared thoroughly.
In this work, the accuracy of the entropy-based thresholding approaches and their combination in brain tumor detection framework is investigated.
For this purpose, a framework for brain tumor segmentation is developed.
The developed framework is made simple and has the core process of the image thresholding, in order to evaluate the accuracy of the entropies.
Five entropies, namely, Reniyh, Maximum, Minimum, Tsallis and Kapur are evaluated.
The aggregation of entropies was implemented and evaluated.
The results show that the maximum entropy is the best for brain tumor detection.
Moreover, it was shown that aggregation of entropies output does not enhance the result, however, it works as
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
83
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Background and literature review.
Chapter Three : Proposed work.
Chapter Four : Experimental results.
Chapter Five : Conclusion and future work.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Yahya, Amal Qasim Ali. (2017). Accuracy evaluation of brain tumor detection using entropy-based image thresholding. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Middle East University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-762710
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Yahya, Amal Qasim Ali. Accuracy evaluation of brain tumor detection using entropy-based image thresholding. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Middle East University. (2017).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-762710
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Yahya, Amal Qasim Ali. (2017). Accuracy evaluation of brain tumor detection using entropy-based image thresholding. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Middle East University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-762710
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-762710
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