ISPN
Visitors
76076
November
24
Journals A - Z
A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   K   L   M   N   O   P   Q   R   S   T   U   V   W   X   Y   Z    ALL
All Volumes

Brain Tumor Detection Using Artificial Neural Networks

How to cite

Dr.Eltahir Mohmmed Husein ,Dalia Mahmoud Adam Mahmoud ,2012, Brain Tumor Detection Using Artificial Neural Networks,Journal of Science and Technology,13 (2) ,pp:-

Authors:
By Dr.Eltahir Mohmmed Husein ,Dalia Mahmoud Adam Mahmoud ,
Year:
2012
Keywords
Magnetic Resonance Imaging, Brain Tumor Haralick Texture Features, Feed Forward Back Propagation, Recurrent Network, Elman Network, nntool.
Abstract
In this study a functional models of Artificial Neural Networks (ANNs) is proposed to aid existing diagnosis methods. ANNs are currently a “hot” research area in medicine, particularly in the fields of radiology, cardiology, and oncology. In this paper an attempt was made to make use of ANNs in the medical field. Hence a Computer Aided Diagnosis (CAD) system using ANNs to classify brain tumors was developed in order to detect and classify the presence of brain tumors according to Magnetic Resonance (MR) Image, and then determined which type of ANNs and activation function for ANNs is the best for image recognition. Also the study aimed to introduce a practical application study for brain tumor diagnosis. Neural network must be able to determine the state of the brain according to MR image. In all procedures, image processing and ANNs design, MATLAB was incleded. From each MR Image a Harlick texture features was extracted to prepare training data which was introduced to neural network as input and target vectors. ANNs was designed using MATLAB tool "nntool". Results obtained explain Elman Network, with log sigmoid activation function, surpassing other ANNs with a performance ratio of 88.24%.
الملخص
قدمت هذه الدراسة نماذج وظيفية لشبكات عصبية اصطناعية لتساعد الطرق الحالية المستخدمة في مجال التشخيص الطبي . أضحت الشبكات العصبية الاصطناعية من المجالات البحثية الحيوية في مجال الطب لاسيما في مجال الأشعة وأمراض القلب والأورام. هذه الورقة بذلت محاولة لاستخدام الشبكات العصبية في المجال الطبي. وعليه طور نظام تشخيص بواسطة الحاسب (CAD) لسرطان الدماغ باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية بغرض الكشف عن سرطان الدماغ من صورة الرنين المغناطيسي. ايضاً اهتم البحث بتحديد نوع الشبكة الصبية ونوع دالة التفعيل الافضل لتطبيق التعرف على الصور. قدمت الورقة نموذج عملي لاستخدام الشبكات العصبية للتعرف على الصور الطبية. التطبيق العملي هو نظام تشخيص سرطان الدماغ حيث يفترض بالشبكة العصبية أن تستطيع تحديد حالة الدماغ طبيعي/غير طبيعي من صورة الرنين المغناطيسي. استخدمت الورقة برنامج MATLAB في كل الاجراءات المتبعة ويشمل ذلك معالجة الصورة وتصميم الشبكات العصبية الاصطناعية. لكل صورة رنين مغناطيسي تم استخلاص معالم Harlick للنسيج وذلك لتحضير بيانات التدريب التي تقدم للشبكة العصبية في شكل متجهات دخل وهدف. الشبكات العصبية تم تصميمها باستخدام حزمة nntool في برنامج MATLAB. النتائج المتحصل عليها اظهرت تفوق شبكة Elman ذات دالة التفعيل Log sigmoid على بقية الشبكات الاخرى بمعدل اداء 88.24%.
References:
» Download Full Text: