استخراج ویژگی تصاویر MRI مغز با استفاده از ماتریس همرخداد سطح خاکستری و کلاسبندی با SVM

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 استخراج ویژگی تصاویر MRI مغز با استفاده از ماتریس همرخداد سطح خاکستری و کلاسبندی با SVM دارای ۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد استخراج ویژگی تصاویر MRI مغز با استفاده از ماتریس همرخداد سطح خاکستری و کلاسبندی با SVM  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی استخراج ویژگی تصاویر MRI مغز با استفاده از ماتریس همرخداد سطح خاکستری و کلاسبندی با SVM،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن استخراج ویژگی تصاویر MRI مغز با استفاده از ماتریس همرخداد سطح خاکستری و کلاسبندی با SVM :

تعداد صفحات :۶

چکیده مقاله:

طبقه بندی تصاویر تومورهای مغزی با استفاده از تصاویر MRI یکی از مهمترین کاربردهای پردازش تصویر و هوش مصنوعی درپزشکی است و بسیاری از الگوریتم ها برای این منظور توسعه یافته اند. این مطالعه کارایی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) رادر طبقه بندی تصاویر MRI مغز با داده های استخراج شده از تصاویر توسط ماتریس همرخداد مورد بررسی قرار می دهد. ماشینهای بردار پشتیبان یک گروه ازالگوریتم های طبقه بندی نظارت شده یادگیری ماشینی هستند که در زمینه سنجش از دور مورداستفاده قرار گرفته اند. دقت طبقه بندی حاصل از SVM با توجه به نوع تابع کرنل متغیر است. در این مطالعه، الگوریتم های SVMبرای طبقه بندی تصاویر MRI مغز با استفاده از تصاویر موجود در پایگاه داده های دانشگاه هاروارد مورد استفاده قرار گرفته است.طبقه بندی با استفاده از روش ماشین های بردار پشتیبان، بصورت خودکار اجرا شده است. همچنین برای بالا بردن دقت الگوریتمکلاسبندی به منظور تشخیص تومور مغزی از ویژگی های آماری و همچنین ویژگی های بافتی کنترل است، همبستگی، انرژی و همگنیاستفاده نموده ایم و استفاده از این ویژگی ها در الگوریتم های کلاسبندی باعث بهبود دقت خواهد شد.