Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2013 - zeszyt 4

Texture Analysis for 3D Classification of Brain Tumor Tissues

nr katalogowy: 76375

This paper investigates on extending and comparing the Gray level co-occurrence matrices (GLCM) and 3D Gabor filters in volumetric texture analysis of brain tumor tissue classification. The extracted features are sub-selected by genetic algorithm for dimensionality reduction and fed into Extreme Learning Machine Classifier. The organizational prototype of image voxels distinctive to the underlying substrates in a tissue is been evaluated and validated on public and clinical dataset revealing 3D GLCM more appropriate towards brain tumor tissue classification . Streszczenie. W artykule zbadano i porównano algorytmy klasyfikacji tkanki guza mózgu - GLCM i filtry Gabora 3D. Właściwości ekstrakcji były selekcjonowane przy użyciu algorytmu genetycznego i klasyfikatora ELM. (Analiza tekstury w trzywymiarowej klasyfikacji tkanki guza mózgu) Keywords: 3D MRI - Brain Tumor Tissue - Volumetric Gray Level Co-occurrence matrices - 3D Gabor Filters- Extreme Learning Machine Słowa kluczowe: guz mózu, klasyfikacja, ekstrakcja, algorytm ELM. Introduction Numerous studies on automated brain tumor image classification on three dimensional (3D) models is been developed with little knowledge on workforce of pathologists, with the similar knowledge of interpreting data and giving out accurate results. Since decades, many statistical and machine learning perceptions have been identified for medical image classification. The major deployment of ANN is due to independency in the underlying process from any functional form, even when no prior assumptions can be made and when only data is available.The realization is from the universal approximation property enabling to approximate any continuous function to a desired level of accuracy. Yet, these networks are been considered as 'black box' models and consequently very difficult to interpret in their trained state as studied in [21]. Amongst the various learning algorithms[20,24],the support vector machine i[...]

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 76375 "Texture Analysis for 3D C..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - e-zeszyt (pdf) 2013-4 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	55.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2013-4

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma