Przegląd Elektrotechniczny

Najstarsze czasopismo elektryków polskich. Ukazuje się od 1919 roku.

strona w języku polskim english page



Numer: 07/2024 Str. 347

Autorzy: Simy Kurian , Sujitha Juliet :

Tytuł: Ulepszona, samoorganizująca się mapa Frost oparta na segmentacji mapy, klasyfikacja wzmocnienia gradientowego do wykrywania guza mózgu

Streszczenie: Wykrywanie guzów mózgu jest kluczową dziedziną badań w obrazowaniu medycznym. W szczególności zastosowanie miękkich technik komputerowych w wykrywaniu guza mózgu ułatwia ekspertom medycznym diagnozowanie i krytyczne leczenie raka mózgu. Wczesny i dokładny system klasyfikacji nowotworów jest pilną koniecznością, aby wspierać radiologów i lekarzy w wykrywaniu guzów mózgu. W tym kontekście w artykule zaproponowano nowatorską technikę zwaną ulepszoną, wstępnie przetworzoną metodą Frost, samoorganizującą się mapą Segmentacji Kohonena, opartą na intensywnej klasyfikacji wzmacniania gradientu (EFSOM-GB), służącą do dokładnego wykrywania guza mózgu z większą dokładnością i mniejszym czasochłonnością. Proponowana technika została zaprojektowana z wykorzystaniem wstępnego przetwarzania, segmentacji i klasyfikacji zespołowej. Wejściowy obraz MRI jest wstępnie przetwarzany przy użyciu ulepszonego filtra Frost w celu wyeliminowania zakłóconych artefaktów i zapewnienia wyższego współczynnika PSNR. Następnie wykorzystuje się proces samoorganizującej się segmentacji mapy Kohonena w celu segmentacji wstępnie przetworzonego obrazu w celu wyodrębnienia takich cech, jak tekstura, kolor, kształt i intensywność. W celu sklasyfikowania obrazów MRI jako prawidłowych lub nowotworowych przeprowadza się wzmocnioną klasyfikację ze wzmocnieniem gradientu. Ocenę eksperymentalną przeprowadza się przy użyciu różnych wskaźników, takich jak szczytowy stosunek sygnału do szumu, dokładność wykrywania nowotworu, poziom błędu i wykrywanie nowotworu. Proponowany model zapewnia znaczną poprawę dokładności wykrywania nowotworu, czasu wykrywania nowotworu i zmniejszonego poziomu błędów w porównaniu z istniejącymi metodami.

Słowa kluczowe: Wykrywanie guza mózgu, ulepszone przetwarzanie wstępne oparte na filtrze Frost, segmentacja samoorganizującej się mapy Kohonena

wstecz