مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

تشخیص تومورهای مغزی با استفاده از ترکیب سیستم استنتاج فازی-عصبی وفقی و خوشه بندی سلسله مراتبی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه رازی، کرمانشاه
2 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر – معماری سیستم، گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه رازی، کرمانشاه
چکیده
تشخیص محدوده تومورهای مغزی یک گام مهم و اساسی در سیستم‌های تشخیص و درمان خودکار می باشد. در این مقاله یک روش ترکیبی مبتنی بر سیستم استنتاج فازی-عصبی وفقی (ANFIS) و خوشه بندی سلسله مراتبی برای تشخیص موقعیت و محدوده تومورهای مغزی ارائه شده است. برای این منظور ابتدا خط مرکزی ناحیه مغز تشخیص داده شده، سپس با بلاک بندی ناحیه دو نیمکره مغز و استخراج ویژگی شدت روشنایی و بافت هر بلاک و نیز با بهره گیری از ویژگی تقارن موجود در دو نیمکره مغز، بلاک های حاوی بافت های توموری با استفاده از دسته بندی کننده ANFIS تشخیص داده می شوند. در نهایت با هموارسازی تصویر تصاویر تشدید مغناطیسی (MRI) مغز و با بهره گیری از خوشه بندی سلسله مراتبی محدوده دقیق تومور مشخص خواهد شد. روش ارائه شده روی تصاویر MRIبانک Harvard ارزیابی شده است. کارایی روش ارائه شده با استفاده از معیار دقت برابر %۷/۴±۱/۹۸، حساسیت برابر%۲/۳±۱/۹۴ و خاصگی آن برابر%۹/۴±۷/۹۸ می باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Brain tumors detection by combination of adaptive neuro-fuzzy inference system and hierarchical clustering

نویسندگان English

Abdolhossein Fathi 1
mehdi taheri 2
Fardin Abdali-Mohammadi 1
1 Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Razi University, Kermanshah
2 MSc Student, Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Razi University, Kermanshah
چکیده English

Detection of brain tumors region is a crucial step in automatic detection and treatment systems. This paper presents a hybrid method based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and hierarchical clustering to identify location and region of brain tumors. For this purpose, first the center line of brain is detected, and then brain region is divided into non-overlapped blocks. Then, for each block intensity and texture features are extracted. With exploitation symmetry features of two hemispheres of the brain, blocks containing tumor tissue are recognized using ANFIS classifier. Finally by smoothing brain MRI image and exploiting hierarchical clustering, exact region of tumor is specified. The proposed method was tested on Harvard MRI dataset. The obtained performance of the proposed method with criterions accuracy, sensitivity and specificity are 98.1±4.7%, 94.1±3.2% and 98.7±4.9% respectively.

کلیدواژه‌ها English

Tumor detection
Neuro-fuzzy inference
Hierarchical clustering
Segmentation
Magnetic resonance images
دوره 5، شماره 2
آذر 1397
صفحه 27-37

  • تاریخ دریافت 20 دی 1395
  • تاریخ بازنگری 21 مرداد 1396
  • تاریخ پذیرش 13 مهر 1396