Differentiating Tumor and Edema in Brain Magnetic Resonance Images using a Convolutional Neural Network
Message:
Article Type:
Research/Original Article (بدون رتبه معتبر)
Abstract:
Purpose- Glioblastoma is the most common subset of glioma with high grade of mortality. Therefore, early diagnosis may cause the better therapeutic interventions. Moreover, brain MRI shows good performance to tumor localization. But manual tumor localization is time consuming therefore an automatic tumor segmentation is recommended. Method- In this study, an automatic brain tumor segmentation based on the fully convolutional neural network is presented. This segmentation method can localize and differentiate the active tumor and edema in multi-modal brain MRI. The convolutional neural network has a wide range application for machine vision and visual recognition. In this study, we introduced a novel convolutional neural network for brain tumor segmentation. Results- This method was used for high grade and low grade subjects’ MRI. In this study a multi-modal MRI data contained T1 weighted, T1 enhanced, T2 weighted and FLAIR was used. For investigating the segmentation performance, the dateset was divided into train and test dataset. Moreover the fully convolutional neural network used the pixels of sliding window on MRI as input. The results shows that the increasing the window size cause the increment of train segmentation performance and has no significant effect on segmentation performance. Overall, the best train segmentation performance was 97.6% and best test segmentation performance was 89.7%
Language:
English
Published:
Frontiers in Biomedical Technologies, Volume:5 Issue: 1, Winter-Spring 2028
Page:
5
magiran.com/p1890053  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!