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首页> 外文会议>2011 19th Iranian Conference on Electrical Engineering >A new approach to MRI brain images classification
【24h】

A new approach to MRI brain images classification

机译：MRI脑图像分类的新方法

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The aim of this work is to present an automated method that assists diagnosis of normal and abnormal MR images. The diagnosis method consists of four stages, preprocessing of MR images, feature extraction, dimensionality reduction and classification. After histogram equalization of image, the features are extracted based on discrete wavelet transformation (DWT). Then the features are reduced using principal component analysis (PCA). In the last stage three classification methods, k-nearest neighbour (k-NN), parzen window and artificial neural network (ANN) are employed. Our work is the modification and extension of the previous studies on the diagnosis of brain diseases, while we obtain better classification rate with the less number of features and we also use larger and rather different database.
机译：这项工作的目的是提出一种有助于诊断正常和异常MR图像的自动化方法。该诊断方法包括四个阶段：MR图像的预处理，特征提取，降维和分类。对图像进行直方图均衡后，基于离散小波变换（DWT）提取特征。然后使用主成分分析（PCA）来减少特征。在最后阶段，采用三种分类方法，即k最近邻（k-NN），parzen窗口和人工神经网络（ANN）。我们的工作是对先前有关脑疾病诊断的研究的修改和扩展，而我们以较少的特征获得更好的分类率，并且我们还使用了更大且相当不同的数据库。

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