ON-Line MRI image selection and tumor classification using artificial neural network
المؤلف
المصدر
Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science
العدد
المجلد 33، العدد 1 (30 إبريل/نيسان 2020)، ص ص. 162-172، 11ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية التربية ابن الهيثم
تاريخ النشر
2020-04-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
When soft tissue planning is important, usually, the Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a medical imaging technique of selection.
In this work, we show a modern method for automated diagnosis depending on a magnetic resonance images classification of the MRI.
The presented technique has two main stages; features extraction and classification.
We obtained the features corresponding to MRI images implementing Discrete Wavelet Transformation (DWT), inverse and forward, and textural properties, like rotation invariant texture features based on Gabor filtering, and evaluate the meaning of every property in the classification.
The classifier is according to Feed Forward Back Propagation Artificial Neural Network (FP-ANN) in the classification stage.
The properties thereafter derived to be implemented to teach a neural network based binary classifier that will be automatically able to conclude whether the image is that of a pathological, suffering from brain lesion, or a normal brain.
The proposed algorithm obtained the sensitivity of 97.50%, specificity of 82.86% and accuracy of 94.3% for clinical Brain MRI database.
This outcome proofs that the presented algorithm is robust and effective compared with other recent techniques.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahmad, Ahmad Shihab. 2020. ON-Line MRI image selection and tumor classification using artificial neural network. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science،Vol. 33, no. 1, pp.162-172.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-947411
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ahmad, Ahmad Shihab. ON-Line MRI image selection and tumor classification using artificial neural network. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science Vol. 33, no. 1 (2020), pp.162-172.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-947411
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahmad, Ahmad Shihab. ON-Line MRI image selection and tumor classification using artificial neural network. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science. 2020. Vol. 33, no. 1, pp.162-172.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-947411
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 171-172
رقم السجل
BIM-947411
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