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首页> 外文期刊>Computer Methods and Programs in Biomedicine: An International Journal Devoted to the Development, Implementation and Exchange of Computing Methodology and Software Systems in Biomedical Research and Medical Practice >Fusion based Glioma brain tumor detection and segmentation using ANFIS classification
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Fusion based Glioma brain tumor detection and segmentation using ANFIS classification

机译：基于融合的胶质瘤脑肿瘤检测和分割使用ANFIS分类

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The detection of tumor regions in Glioma brain image is a challenging task due to its low sensitive boundary pixels. In this paper, Non-Sub sampled Contourlet Transform (NSCT) is used to enhance the brain image and then texture features are extracted from the enhanced brain image. These extracted features are trained and classified using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) approach to classify the brain image into normal and Glioma brain image. Then, the tumor regions in Glioma brain image is segmented using morphological functions. The proposed Glioma brain tumor detection methodology is applied on the Brain Tumor image Segmentation challenge (BRATS) open access dataset in order to evaluate the performance. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：由于其低敏感的边界像素，胶质瘤脑图像中的肿瘤区域的检测是一个具有挑战性的任务。 在本文中，使用非子采样轮廓变换（NSCT）来增强脑图像，然后从增强的脑图像中提取纹理特征。 使用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）方法进行培训和分类这些提取的特征，将脑图像分类为正常和胶质瘤脑图像。 然后，使用形态功能进行胶质瘤脑图像中的肿瘤区域。 所提出的胶质瘤脑肿瘤检测方法应用于脑肿瘤图像分割挑战（BRATS）开放访问数据集以评估性能。 （c）2018 Elsevier B.v.保留所有权利。

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