Color textured MRI segmentation based on Co-occurrence features using principal component analysis (PCA)
Other Title(s)
التقسيم الملون لنسيج صور الرنين المغناطيسي بالاعتماد على خصائص الحدوث باستخدام مركبات التحليل الرئيسية
Joint Authors
Ali, Salih Mahdi
Mahmud, Falih Hasan
Source
Issue
Vol. 53, Issue 3 (30 Sep. 2012), pp.693-702, 10 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2012-09-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
10
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
عملية تجزئة أو تقسيم الصورة هي الخطوة المهمة الأولى في العديد من التطبيقات الحاسوبية للصور، على الرغم من أن العقود الأخيرة شهدت اقتراح العديد من الأساليب و التقنيات لتجزئة الصور على أساس إما النسيج أو اللون، إلا أن هناك عدد قليل فقط منها استطاع الجمع بين هذه الميزات.
في هذا البحث تم تجزئة الصورة باستخدام خوارزمية جديدة اعتمادا على خصائص الحدوث للصورة باستخدام مركبات التحليل الرئيسية (PCA) لغرض التمييز بين نسيج الورم.
عملية التجزئة بالتلوين تمت باختيار ثلاثة مركبات رئيسية (PCA’s) كمركبات ألوان رئيسية، النتائج التي تم الحصول عليها من خلال الجمع بين مركبات التحليل الرئيسية (PCA’s) كانت مشجعة.
حيث بينت هذه الطريقة أهمية استخدام خصائص المكونات و النسيج للكشف عن الأورام لصور الرنين المغناطيسي من خلال تميز لون الورم عن باقي أجزاء الدماغ الأخرى.
Abstract EN
Image segmentation is a primary step in many computer vision tasks.
Although many segmentation methods based on either texture or color have been proposed in the last decades, there have been only few approaches combining both of these features.
In this paper the Principal Component Analysis (PCA) of the counted co-occurrence featured images has been introduced as a new segmentation algorithm for differentiating tumor tissue.
Coloring process is also performed by selecting three PCA’s bands.
An encouraging results obtained by combining different PCA’s bands.
This method reveals the importance of applying context and textural properties for the segmentation process.
The results showed that utilizing different multivariate statistical techniques (e.g.
gray level Co-occurrence matrices and Principal Component Analysis technique); based on color-band, mixing method has can be used to isolate the tumor tissues from other brain tissues.
American Psychological Association (APA)
Ali, Salih Mahdi& Mahmud, Falih Hasan. 2012. Color textured MRI segmentation based on Co-occurrence features using principal component analysis (PCA). Iraqi Journal of Science،Vol. 53, no. 3, pp.693-702.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316793
Modern Language Association (MLA)
Ali, Salih Mahdi& Mahmud, Falih Hasan. Color textured MRI segmentation based on Co-occurrence features using principal component analysis (PCA). Iraqi Journal of Science Vol. 53, no. 3 (2012), pp.693-702.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316793
American Medical Association (AMA)
Ali, Salih Mahdi& Mahmud, Falih Hasan. Color textured MRI segmentation based on Co-occurrence features using principal component analysis (PCA). Iraqi Journal of Science. 2012. Vol. 53, no. 3, pp.693-702.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316793
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 702
Record ID
BIM-316793