CLASIFICACIÓN DE TUMORES CEREBRALES EN IMÁGENES DE RESONANCIA MAGNÉTICA MEDIANTE PARTICIONAMIENTO DE REGIONES Y BÚSQUEDA HEURÍSTICA (MAGNETIC RESONANCE IMAGE BASED BRAIN TUMOR CLASSIFICATION THROUGH REGION PARTITIONING AND HEURISTIC SEARCH)

Abstract

Resumen En este trabajo se presenta un clasificador tradicional de tres tipos de tumores cerebrales (meningioma, glioma y pituitario) basado en imágenes de resonancia magnética. Para conseguirlo se extrajeron características de intensidad, textura y forma a la región tumoral de interés (ROI), así como a la ROI aumentada y particionada en anillos; posteriormente los vectores de características fueron enviados a selectores de características cómo el índice discriminante de Fisher, métodos de empaquetamiento y un algoritmo genético para comparar el rendimiento con distintos clasificadores tradicionales. Los resultados obtenidos muestran que el uso de un algoritmo genético para la selección de características y búsqueda de parámetros brinda un mejor rendimiento, permitiendo mejorar la clasificación reportada en la literatura utilizando el mismo conjunto de datos y clasificadores tradicionales. Es decir, se obtiene una exactitud de clasificación de 92.35% utilizando una máquina de soporte vectorial, con características de la ROI y partición en anillos. Palabras Clave: Clasificación de tumores cerebrales, Algoritmo genético, Aumento y particionamiento de región tumoral, Imagen de resonancia magnética. Abstract In this work a conventional classifier of three types of brain tumors (meningioma, glioma and pituitary) based on magnetic resonance images is presented. To achieve it, features of intensity, texture and shape were extracted from the tumor region of interest (ROI), as well as from the increased ROI and partitioned into rings; They were subsequently subjected to feature selectors such as Fisher's discriminant index, wrapper methods, and a genetic algorithm to compare performance with different conventional classifiers. The obtained results show that the use of a genetic algorithm for feature selection and parameter search provides better performance, allowing to improve those reported in the literature using the same data set and conventional classifiers. A classification accuracy of 92.35% is obtained with a support vector machine, using features extracted from the ROI and the augmented and partitioned ROI. Keywords: Brain tumor classification, Genetic algorithm, Tumor augmented and partitioned region, Magnetic resonance imaging