Detecção de Tumor Cerebral usando Algoritmo ANN
Detecção de Tumor
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O tumor cerebral é uma das doenças mais ameaçadoras de vida e, por isso, a sua detecção deve ser rápida e precisa. Isto pode ser conseguido através da execução de técnicas de detecção automática de tumores em imagens médicas. Muitas técnicas automatizadas que estão sendo usadas para segmentação de imagens têm sido propostas. Aqui nós propomos uma técnica automatizada e eficiente de detecção de tumores cerebrais implementada em imagens de Tomografia por Emissão de Positrões (PET). A simulação do trabalho proposto é feita em MATLAB. A segmentação do tumor cerebral e...
O tumor cerebral é uma das doenças mais ameaçadoras de vida e, por isso, a sua detecção deve ser rápida e precisa. Isto pode ser conseguido através da execução de técnicas de detecção automática de tumores em imagens médicas. Muitas técnicas automatizadas que estão sendo usadas para segmentação de imagens têm sido propostas. Aqui nós propomos uma técnica automatizada e eficiente de detecção de tumores cerebrais implementada em imagens de Tomografia por Emissão de Positrões (PET). A simulação do trabalho proposto é feita em MATLAB. A segmentação do tumor cerebral em imagens de Tomografia por Emissão de Pósitrons (PET) é uma tarefa muito difícil e importante para o diagnóstico médico. Esta tese descreve os processos e técnicas para detectar o tumor cerebral a partir de imagens PET usando ANN (Artificial Neural Network) que é aplicada a maior parte da inteligência artificial em imagem biomédica para classificação e reconhecimento. No sistema proposto, no primeiro pré-processamento e pós-processamento das imagens PET é realizado para melhorá-lo, em seguida, a imagem processada está sendo mais adequada para análise e classificação das imagens tumorais. Aqui a detecção da borda sobel é usada para segmentar as imagens de PET. Na segunda etapa, a análise estatística de características é extraída das imagens de PET. O tumor cerebral é uma das doenças mais ameaçadoras de vida e, por isso, a sua detecção deve ser rápida e precisa. Isto pode ser conseguido através da execução de técnicas de detecção automática de tumores em imagens médicas. Muitas técnicas automatizadas que estão sendo usadas para segmentação de imagens têm sido propostas. Aqui nós propomos uma técnica automatizada e eficiente de detecção de tumores cerebrais implementada em imagens de Tomografia por Emissão de Positrões (PET). A simulação do trabalho proposto é feita em MATLAB. A segmentação do tumor cerebral em imagens de Tomografia por Emissão de Pósitrons (PET) é uma tarefa muito difícil e importante para o diagnóstico médico. Esta tese descreve os processos e técnicas para detectar o tumor cerebral a partir de imagens PET usando ANN (Artificial Neural Network) que é aplicada a maior parte da inteligência artificial em imagem biomédica para classificação e reconhecimento. No sistema proposto, no primeiro pré-processamento e pós-processamento das imagens PET é realizado para melhorá-lo, em seguida, a imagem processada está sendo mais adequada para análise e classificação das imagens tumorais. Aqui a detecção da borda sobel é usada para segmentar as imagens de PET. Na segunda etapa, a análise estatística de características é extraída das imagens de PET.
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