Affiliation:
1. AYDIN ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Beynimiz, kafatası içinde bulunan ve merkezi sinir sisteminin en karmaşık organıdır. En karmaşık organımız olan beynimiz vücudumuzun tüm fonksiyonlarını kontrol eder. Beyin tümörleri, beyindeki hücrelerin kontrolsüz bir şekilde büyümesiyle ortaya çıkar. Beyin tümörlerini erken teşhis etmek genellikle daha fazla tedavi imkanı sağlar. Beyin tümörlerinin teşhisinde en çok manyetik rezonans görüntülemeden yararlanılır. Bu çalışmada, Otsu ve Rocchio metotları kullanılarak bölütleme sistemleri geliştirildi. Beyin MR görüntüsünü girdi olarak alan, kafatası ayırma, ön-işleme, segmentasyon ve art-işleme işlemlerini gerçekleştiren sistemler tasarlandı ve uygulandı. Ön-işlemeden önce, kafatası bölgesi beyin MR görüntü veri setindeki görüntülerden çıkarılır. Ön-işlemede çeşitli filtreleme ve morfolojik tekniklerle beyin görüntülerinin kalitesi artırılır ve görüntülerin gürültüsü ortadan kaldırılır. Bölütlemede ise Otsu metodu ile eşik değerlerinin belirlenmesi ile beyindeki tümörlü bölge tespit edilir. Art-işlemede, beyin tümörü veri setinin eğitim veri seti kullanılarak Rocchio sınıflandırıcı metodu eğitilir ve belirlenen tümörlü bölgelerin en uygun olanı bulunur. Böylece en doğru tümörlü bölge tespit edilerek optimize edilmiş olur. Test safhasında, sistemlerin başarılarını değerlendirmek amacıyla doğruluk, kesinlik ve seçicilik metrikleriyle sistemlerin başarıları karşılaştırılmıştır. Art-işleme sonucunda başarının önemli ölçüde arttığı görülmüştür.
Publisher
European Journal of Science and Technology
Subject
General Earth and Planetary Sciences,General Environmental Science
Reference18 articles.
1. AlAzawee, W. S. (1995). Computer-Aided Brain Tumor Edge Extraction Using Morphological Operations. MSc Thesis, Western Michigan University, Kalamazoo, USA.
2. Ali, S. M., Abood, L. K. & Abdoon, R. S. (2013). Brain tumor extraction in MRI images using clustering and morphological operations techniques. Int J Geograph Inform Syst Appl Remote Sens, vol. 4(1).
3. Aşlıyan, R. & Atbakan, İ. (2020). AutomatIc BraIn Tumor SegmentatIon wIth K-Means, Fuzzy C-Means, Self-Organizing Map and Otsu Methods. Journal of Selcuk-Technic, 267-281.
4. Ayachi, R. & Amor, N. (2009). Brain tumor segmentation using support vector machines. European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty, 736-747.
5. Batista, J. & Kitney, R. (1995). Extraction of tumors from MR images of the brain by texture and clustering. Conference on Image Analysis and Processing, 235-240.
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献