فایل ورد کامل تشخیص تومور مغز در تصاویر سه عدی MRI با استفاده از الگوهای دوتایی موضعی و هیستوگرام گرادیان چرخشی

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

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تشخیص تومور مغز در تصاویر سه عدی MRI با استفاده از الگوهای دوتایی موضعی و هیستوگرام گرادیان چرخشی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

۵- نتیجه گیری
ما در این مقاله یک چارچوب را برای قطعه بندی تصاویر MRI توموری پیشنهاد کردیم. در اولین گام، از تصحیح میدان تأثیر برای افزایش کنتراست تصویر ورودی استفاده شد. سپس برازش هیستوگرام به کار رفت. در مرحله دوم، به منظور کاهش پیچیدگی زمانی و مکانی به ویژه در مرحله استخراج ویژگی، از الگوریتم آستانه گذاری اتسوی چندسطحی استفاده شد. با توجه به تعداد کثیر داده ها در تصویربرداری سه بعدی، استفاده از الگوریتم اتسوی چندسطحی حجم داده ها را کاهش میدهد. این تصاویر نامتعادل هستند و لذا اعمال این الگوریتم خوشه بندی، انتخاب توزیع متعادل تری از داده های فراگیری را به دنبال دارد.
در مرحله سوم یعنی مرحله استخراج ویژگی، الگوهای دوتایی موضعی (LBP-TOP) در سه صفحه متعامد و هیستوگرام توسعه یافته از گرادیان های چرخشی برای تصاویر سه بعدی به کار گرفته شدند. علاوه بر سادگی، برخورداری از قابلیت بزرگ تمایز در تصاویر بافت از مزایای این ویژگی هاست.

عنوان انگلیسی:Detection of Brain Tumor in 3D MRI Images using Local Binary Patterns and Histogram Orientation Gradient~~en~~

۵ Conclusion and Future Work

In this paper we proposed a framework to segment tumorous MRI images. In the first step bias field correction is used to increase the contrast of the input image. Then histogram matching is used. In the second step, in order to reduce the time and space complexity especially in the feature extraction phase of the algorithm, the multi-level Otsu thresholding algorithm is used. Given to the large number of data in 3D imaging, using multi-level Otsu algorithm reduces the volume of the data. These images are imbalanced; applying this clustering algorithm selects more balanced distribution of data for training. The third step, the feature extraction step, the local binary patterns (LBP-TOP) in three orthogonal planes and extended histogram of orientation gradients for 3D images (HOG-TOP) are used. The advantage of these features besides their simplicity is that they have a great discrimination capability for tissue images.

$$en!!