MRI brain scan classification using novel 3-D statistical features

The paper presents an automated algorithm for detecting and classifying magnetic resonance brain slices into normal and abnormal based on a novel three-dimensional modified grey level co-occurrence matrix approach that is used for extracting texture features from MRI brain scans. This approach is used to analyze and measure asymmetry between the two brain hemispheres, based on the prior-knowledge that the two hemispheres of a healthy brain have approximately a bilateral symmetry. The experimental results demonstrate the efficacy of our proposed algorithm in detecting brain abnormalities with high accuracy and low computational time. The dataset used in the experiment comprises 165 patients with 88 having different brain abnormalities whilst the remaining do not exhibit any detectable pathology. The algorithm was tested using a ten-fold cross-validation technique with 10 repetitions to avoid the result depending on the sample order. The maximum accuracy achieved for the brain tumors detection was 93.3% using a Multi-Layer Perceptron Neural Network.

MEME KANSERİ TANISI İÇİN DERİN ÖZNİTELİK TABANLI KARAR DESTEK SİSTEMİ

Meme kanseri, akciğer kanserinden sonra kadınlarda kanser ölümlerinin ikinci önemli sebebidir. Erken tanı, meme kanseri tedavisinde oldukça önemlidir. Mamografi, meme kanserinin erken teşhisinde en çok kullanılan görüntüleme tekniğidir. Yapılan araştırmalar, 50 yaşın üstünde düzenli mamografi çektirmenin kadınlar için ölüm oranını %30 oranında azaltabileceğini göstermektedir. Ancak, mamogramların yorumlanması genellikle özneldir.Bu çalışmada, göğüs kitlelerinin otomatik tespiti, sınıflandırılması ve içerik tabanlı erişimi için entegre bir sistem sunulmuştur. Bu kapsamda, hekimlerin kitle hakkındaki kararları, üst düzey derin öznitelikler ve düşük seviye öznitelik seti ile ifade edilmiştir. Önerilen sistemde düşük seviyeli öznitelikleri elde etmek için, kitle tespitinde graf tabanlı görsel çıkıntı yöntemi kullanılmış ve öznitelik çıkarımı için örneklemesiz contourlet dönüşümü ve eig(Hess)-HOG yöntemleri kullanılmıştır. Ayrıca, yüksek seviyeli evrişimsel sinir ağı öznitelikleri kullanılmıştır. Ardından, test görüntülerinin kategorisini tahmin etmek için yukarıda bahsedilen özniteliklere dayalı iki aşırı öğrenme makinesi (AÖM) sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Farklı özniteliklere dayalı sınıflandırıcıların sonuçları, test görüntülerinin türünü belirlemek için analiz edilmiştir. Görüntü erişimi ve sınıflandırma performansları, hem kesinlik-duyarlılık hem de sınıflandırma doğrulukları kullanarak IRMA mammographic patches veri setinde değerlendirilip ve karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen sistemin etkililiğini ve gerçek zamanlı klinik uygulamalardaki kullanılabilirliğini göstermektedir