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首页> 外文会议>2016 World Conference on Futuristic Trends in Research and Innovation for Social Welfare >Detection of brain tumor from MRI images by using segmentation SVM
【24h】

Detection of brain tumor from MRI images by using segmentation SVM

机译：使用分割和支持向量机从MRI图像中检测脑肿瘤

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摘要

In this paper we propose adaptive brain tumor detection, Image processing is used in the medical tools for detection of tumor, only MRI images are not able to identify the tumorous region in this paper we are using K-Means segmentation with preprocessing of image. Which contains de-noising by Median filter and skull masking is used. Also we are using object labeling for more detailed information of tumor region. To make this system an adaptive we are using SVM (Support Vector Machine), SVM is used in unsupervised manner which will use to create and maintain the pattern for future use. Also for patterns we have to find out the feature to train SVM. For that here we have find out the texture feature and color features. It is expected that the experimental results of the proposed system will give better result in comparison to other existing systems.
机译：在本文中，我们提出了自适应脑肿瘤检测技术，在医疗工具中使用图像处理来检测肿瘤，只有MRI图像无法识别肿瘤区域，本文我们将K-Means分割与图像预处理一起使用。其中包含通过中值滤波器进行的去噪和头骨蒙版。此外，我们还使用对象标记来获得有关肿瘤区域的更多详细信息。为了使该系统具有适应性，我们使用SVM（支持向量机），以无监督的方式使用SVM，它将用于创建和维护模式以供将来使用。此外，对于模式，我们还必须找出训练SVM的功能。为此，我们找到了纹理特征和颜色特征。预计与其他现有系统相比，该系统的实验结果将提供更好的结果。

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