کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6938771 | 1449965 | 2018 | 30 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hierarchical brain tumour segmentation using extremely randomized trees
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم بندی تومور مغز سلسله مراتبی با استفاده از درختان بسیار تصادفی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تومور مغزی، تصویربرداری رزونانس مغناطیسی، تقسیم بندی تصویر، سلسله مراتب طبقه بندی ها، درختان بسیار تصادفی، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Gliomas are the most common and aggressive primary brain tumours, with a short-life expectancy in their highest grade. Magnetic Resonance Imaging is the most common imaging technique to assess brain tumours. However, performing manual segmentation is a difficult and tedious task, mainly due to the large amount of information to be analysed. Therefore, there is a need for automatic and robust segmentation methods. We propose an automatic hierarchical brain tumour segmentation pipeline using Extremely Randomized Trees with appearance- and context-based features. Some of these features are computed over non-linear transformations of the Magnetic Resonance Imaging images. Our proposal was evaluated using the publicly available 2013 Brain Tumour Segmentation Challenge database, BRATS 2013. In the Challenge dataset, the proposed approach obtained a Dice Similarity Coefficient of 0.85, 0.79, and 0.75 for the complete, core, and enhancing regions, respectively.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 82, October 2018, Pages 105-117
Journal: Pattern Recognition - Volume 82, October 2018, Pages 105-117
نویسندگان
Adriano Pinto, Sérgio Pereira, Deolinda Rasteiro, Carlos A. Silva,