Beyin tümörlerinin sınıflandırılması için bilgisayar destekli tanı sisteminin tasarlanması ve uygulanması

Abstract

Bu çalışmada, manyetik rezonans görüntüleri (MRG) aracılığıyla beyin tümörünün otomatik tespiti ve sınıflandırılması için iki aşamalı bir CAD sistemi geliştirilmiştir. Sistemler hem tanılama doğruluğunu artırmakta hemde ihtiyaç duyulan süreyi azaltmaktadır. Bu sistem ilk aşamada beyin tümörü MRG'sini normal ve anormal görüntüler olarak sınıflandırmaktadır. İkinci aşamada ise anormal MRG'lerden tümör tipi iyi huylu (kansersiz) veya kötü huylu (kanserli) olarak sınıflandırmaktadır. Önerilen CAD ile; K-ortalama kümeleme, MRG görüntü segmentasyonu, ayrık dalgacık dönüşümü (DWT) kullanılarak özellik çıkarmada ve temel bileşen analizi (PCA) uygulayarak özellik azaltma işlemleri gerçekleştirilmiştir. İkinci aşamadaki sınıflandırmada ise bir destek vektör makinesi (SVM) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Önerilen CAD'in performans değerlendirmesi, standart olmayan bir MRG veri tabanı kullanılarak sonuçlar elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Beyin Tümörü, DWT, PCA, SVM, Tümör Sınıflandırması

In this study, a two-stage CAD system was developed for the automatic detection and classification of brain tumor via magnetic resonance imaging (MRI). The systems both increase the diagnostic accuracy and reduce the time needed. This system first classifies brain tumor MRI as normal and abnormal images. In the second stage, the tumor type from abnormal MRIs is classified as benign (non-cancerous) or malignant (cancerous). With the proposed CAD; Feature extraction using K-means clustering, MRI image segmentation, discrete wavelet transform (DWT) and feature reduction by applying principal component analysis (PCA). In the second stage classification, a support vector machine (SVM) was used. Performance evaluation of the proposed CAD results were obtained using a non-standard MRI database.Keywords: Brain Tumor, DWT, PCA, SVM, Tumor Classification