تجزئة صور الرنين المغناطيسي لأورام الدماغ بطريقة آلة المتجه الداعم

Other Title(s)

Segmentation of magnetic resonance images of brain tumors using support vector machine method : support vector machine

Joint Authors

هيفاء طه عبد
اسراء كاظم رشيد

Source

مجلة الإدارة و الاقتصاد

Issue

Vol. 2022, Issue 133 (30 Jun. 2022), pp.235-244, 10 p.

Publisher

Mustansiriyah University College of Management and Economic

Publication Date

2022-06-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

10

Main Subjects

Economics & Business Administration (Multidisciplinary)

Topics

Abstract EN

The Support Vector Machine (SVM) technology was used to segment a set of brain MRI images.

This segmentation process is based on classifying the data and separating it linearly and non-linearly into two categories by finding perfect points that represent the boundary between the points of the two groups and through these points The remaining points are distinguished, and the data is separated by using prominent regions and separated from the background by using Fourier transform and using the new modified data in order to obtain the binary coding of the image and then training this data according to the encoding, and then using the SVM model in order to train the data Extracting the fragmentary image and identifying the tumors in it.

American Psychological Association (APA)

اسراء كاظم رشيد وهيفاء طه عبد. 2022. تجزئة صور الرنين المغناطيسي لأورام الدماغ بطريقة آلة المتجه الداعم. مجلة الإدارة و الاقتصاد،مج. 2022، ع. 133، ص ص. 235-244.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1402519

Modern Language Association (MLA)

اسراء كاظم رشيد وهيفاء طه عبد. تجزئة صور الرنين المغناطيسي لأورام الدماغ بطريقة آلة المتجه الداعم. مجلة الإدارة و الاقتصاد ع. 133 (حزيران 2022)، ص ص. 235-244.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1402519

American Medical Association (AMA)

اسراء كاظم رشيد وهيفاء طه عبد. تجزئة صور الرنين المغناطيسي لأورام الدماغ بطريقة آلة المتجه الداعم. مجلة الإدارة و الاقتصاد. 2022. مج. 2022، ع. 133، ص ص. 235-244.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1402519

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

-

Record ID

BIM-1402519