ELM ZA KLASIFIKACIJU TUMORA MOZGA KOD 3D MR SNIMAKA

Extreme Learning machine (ELM) a widely adopted algorithm in machine learning field is proposed for the use of pattern classification model using 3D MRI images for identifying tissue abnormalities in brain histology. The four class classification includes gray matter, white matter, cerebrospinal-fluid and tumor. The 3D MRI assessed by a pathologist indicates the ROI and the images are normalized. Texture features for each of the sub-regions is based on the Run-length Matrix, Co-occurence Matrix, Intensity, Euclidean distance, Gradient vector and neighbourhood statistics. Genetic Algorithm is custom designed to extract and sub-select a decisive optimal bank of features which are then used to model the ELM classifier and best selection of ELM algorithm parameters to handle sparse image data. The algorithm is explored using different activation function and the effect of number of neurons in the hidden layer by using different ratios of the number of features in the training and test data. The ELM classification outperformed in terms of accuracy, sensitivity and specificity as 93.20 %, 91.6 %, and 97.98% for discrimination of brain and pathological tumor tissue classification against state-of-the-art feature extraction methods and classifiers in the literature for publicly available SPL dataset.ELM, široko prihvaćen algoritam strojnog učenja se predlaže za korištenje u uzorkovanju pomoću klasifikacijskog modela 3D MRI slika za identifikaciju abnormalnosti tkiva u histologiji mozga. Četiri klase obuhvaćaju sive, bijele tvari, cerebrospinalne tekućine-i tumore. 3D MRI koji ocjenjuje patolog, ukazuje na ROI, a slike su normalizirane. Značajke tekstura za svaku od podregija se temelje na Run-length matrici, ponovnom pojavljivanju matrice, intenzitet, euklidska udaljenost, gradijent vektora i statistike susjedstva. Genetski algoritam je obično dizajniran za izdvajanje i sub-optimalan odabir odlučujući o značajkama koje se onda koriste za model ELM klasifikatora i najbolji izbor ELM parametra algoritama za obradu rijetkih slikovnih podataka. Algoritam se istražuje koristeći različite aktivacijske funkcije i utjecaj broja neurona u skrivenom sloju pomoću različitih omjera broja značajki kod trening i test podataka. ELM klasifikacija je nadmašila u smislu točnosti, osjetljivosti i specifičnosti, kao 93,20%, 91,6% i 97,98% za diskriminaciju mozga i patološki kod tumora i sistematizacije metode za prikupljanje podataka i klasifikatore u literaturi za javno dostupne SPL skup podataka