Segmentation and classification of MRI to detected brain tumors used FCM and SVM.
Date
2020
Authors
Journal Title
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Volume Title
Publisher
Université Mohamed el-Bachir el-Ibrahimi Bordj Bou Arréridj Faculté de Mathématique et Informatique
Abstract
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R´esum´e
Une tumeur c´er´ebrale est une masse ou une croissance de cellules anormales dans le cerveau. Elle
est consid´er´ee comme une maladie grave et se pr´esente sous plusieurs formes, certaines b´enignes et
d’autres malignes. Ici, nous avons utilis´e l’imagerie par r´esonance magn´etique (IRM) pour donner
un r´esultat de lecture clair dans la d´etection de la tumeur, cela seul ne suffit pas, mais nous devons
utiliser des algorithmes, dont le premier est l’algorithme de segmentation FCM pour segmenter
l’image puis appliquer GLCM pour extraire les caract´eristiques du tissu statistique de second ordre et
am´eliorer la pr´ecision de la production pour atteindre et identifier la tumeur sans ajouter ni diminuer
et enfin l’algorithme de classification SVM charg´e de d´eterminer son type.
Mots-cl´es : Segmontation, Classification, IRM, Tumeur, FCM, SVM, GLCM.
Abstract
A brain tumor is a mass or growth of abnormal cells in the brain. It is considered a serious illness
and comes in many forms, some benign and others malignant. Here we have used magnetic resonance
imaging (MRI) to give a clear reading result in tumor detection, this alone is not enough, but we have
to use algorithms, the first of which is FCM segmentation algorithm to segment image then apply
GLCM to extract second order statistical tissue characteristics and improve production precision to
reach and identify tumor without adding or shrinking and finally SVM classification algorithm to
determine its type.
Key-words: Segmontation, Classification, MRI, Tumor, FCM, SVM, GLCM.
Description
Keywords
Key-words: Segmontation, Classification, MRI, Tumor, FCM, SVM, GLCM.