Detection of brain tumor in magnetic resonance images

Abstract

Brain tumor is one of the serious diseases that have caused death to many people in recent years. The complex structure of the brain and its main function associated with the central nervous system and its main role in controlling most of the functions of the body makes detection of tumor a challenging task. Many techniques have been presented in the medical field in order to detect brain tumor from MRI images. In this thesis, a system is designed to detect the tumor in brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) using a seed-based region growing algorithm (SBRG) in the segmentation process. Then after segmenting the region of interest (ROI) the texture features are extracted from the image and used to classify tumor and non-tumor tissues by the implementation of the Artificial Neural Network (ANN) classifier. The accuracy obtained by this system is 99.88%.

Beyin tümörü son yıllarda bir çok kişinin ölümüne neden olan çeşitli hastalıklardan birisidir. Vücutta işlevlerin çoğunu kontrol etmede merkezi sinir sistemi ve ana rolü ile beraber bulunan beyin ve ana işlevinin kompleks yapısı tümör keşfini tehdit eder. Bir çok Teknik, MRI imajlarından beyin tümörünü keşfedecek tıbbi alanda temsil edilir. Bu tezde, sistem; segmentasyon prosesinde tohum-esaslı bölgede-büyümeli algoritmayı (SBRG) kullanan beyin Manyetik Rezonans İmajlamada (MRI) tümörü keşfetmek için tasarlanmıştır. İlgili bölgeyi (ROI) segmentasyondan sonra, doku özellikleri imajdan çıkartılır ve Artificial Neural Network (ANN) sınıflama cihazı uygulaması ile tümörlü veya tümörsüz dokuları sınıflamak için kullanılır. Bu sistemin hassasiyeti (doğruluğu) %99 dır.