Brain tumor detection using artificial neural networks
Joint Authors
Husayn, al-Tahir Muhammad
Mahmud, Dalia Mahmud Adam
Source
Journal of Science and Technology : in Engineering and Computer Sciences
Issue
Vol. 13, Issue 2 (31 Dec. 2012), pp.31-39, 9 p.
Publisher
Sudan University of Science and Technology Deanship of Scientific Research
Publication Date
2012-12-31
Country of Publication
Sudan
No. of Pages
9
Main Subjects
Abstract AR
قدمت هذه الدراسة نماذج وظيفية لشبكات عصبية اصطناعية لتساعد الطرق الحالية المستخدمة في مجال التشخيص الطبي.
أضحت الشبكات العصبية الاصطناعية من المجالات البحثية الحيوية في مجال الطب لاسيما في مجال الأشعة و أمراض القلب و الأورام.
هذه الورقة بذلت محاولة لاستخدام الشبكات العصبية في المجال الطبي.
و عليه طور نظام تشخيص بواسطة الحاسب (CAD) لسرطان الدماغ باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية بغرض الكشف عن سرطان الدماغ من صورة الرنين المغناطيسي.
أيضا اهتم البحث بتحديد نوع الشبكة المعيية و نوع دالة التفعيل الأفضل لتطبيق التعرف على الصور.
قدمت الورقة نموذج عملي لاستخدام الشبكات العصبية للتعرف على الصور الطبية.
التطبيق العملي هو نظام تشخيص سرطان الدماغ حيث يفترض بالشبكة العصبية أن تستطيع تحديد حالة الدماغ طبيعي / غير طبيعي من صورة الرنين المغناطيسي.
استخدمت الورقة برنامج MATLAB في كل الإجراءات المتبعة و يشمل ذلك معالجة الصورة و تصميم الشبكات العصبية الاصطناعية.
لكل صورة رنين مغناطيسي تم استخلاص معالم Harlick للنسيج و ذلك لتحضير بيانات التدريب التي تقدم للشبكة العصبية في شكل متجهات دخل و هدف.
الشبكات العصبية تم تصميمها باستخدام حزمة nntool في برنامج MATLAB.
النتائج المتحصل عليها أظهرت تفوق شبكة Elman ذات دالة التفعيل Log sigmoid على بقية الشبكات الأخرى بمعدل أداء 88.24 %.
Abstract EN
In this study a functional models of Artificial Neural Networks (ANNs) is proposed to aid existing diagnosis methods.
ANNs are currently a “hot” research area in medicine, particularly in the fields of radiology, cardiology, and oncology.
In this paper an attempt was made to make use of ANNs in the medical field.
Hence a Computer Aided Diagnosis (CAD) system using ANNs to classify brain tumors was developed in order to detect and classify the presence of brain tumors according to Magnetic Resonance (MR) Image, and then determined which type of ANNs and activation function for ANNs is the best for image recognition.
Also the study aimed to introduce a practical application study for brain tumor diagnosis.
Neural network must be able to determine the state of the brain according to MR image.
In all procedures, image processing and ANNs design, MATLAB was incleded.
From each MR Image a Harlick texture features was extracted to prepare training data which was introduced to neural network as input and target vectors.
ANNs was designed using MATLAB tool "nntool".
Results obtained explain Elman Network, with log sigmoid activation function, surpassing other ANNs with a performance ratio of 88.24%.
American Psychological Association (APA)
Husayn, al-Tahir Muhammad& Mahmud, Dalia Mahmud Adam. 2012. Brain tumor detection using artificial neural networks. Journal of Science and Technology : in Engineering and Computer Sciences،Vol. 13, no. 2, pp.31-39.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-439628
Modern Language Association (MLA)
Husayn, al-Tahir Muhammad& Mahmud, Dalia Mahmud Adam. Brain tumor detection using artificial neural networks. Journal of Science and Technology : in Engineering and Computer Sciences Vol. 13, no. 2 (Dec. 2012), pp.31-39.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-439628
American Medical Association (AMA)
Husayn, al-Tahir Muhammad& Mahmud, Dalia Mahmud Adam. Brain tumor detection using artificial neural networks. Journal of Science and Technology : in Engineering and Computer Sciences. 2012. Vol. 13, no. 2, pp.31-39.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-439628
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 38-39
Record ID
BIM-439628