0% Complete
صفحه اصلی
/
سی امین کنفرانس بین المللی مهندسی برق
Brain Tumor Segmentation using Multimodal MRI and Convolutional Neural Network
نویسندگان :
Nazila Loghmani
1
Roqaie Moqadam
2
Armin Allahverdy
3
1- Northeastern University
2- دانشگاه علوم پزشکی تهران
3- دانشگاه علوم پزشکی مازندران
کلمات کلیدی :
Glioblastoma،Segmentation،Deep Learning،Convolutional Neural Network
چکیده :
Glioblastoma is the most common brain tumor with a high mortality rate. So, detecting the tumorous lesion and segmenting it into its subsets can be helpful to evaluate the grade of the tumor in tracking the therapeutic interventions. Moreover, image segmentation is commonly used for evaluating and visualizing the anatomy of brain tissue in MRI. On the other hand, the convolutional neural network is a network with a deep learning approach and directly learns from data without any feature extraction. In this study, we used a multimodal MRI database containing FLAR, T1 enhanced, and T2 modalities, and a convolutional neural network to segment tumors into whole tumor, core tumor, and necrotic tumor. The results showed accuracy with 85.41% for whole tumor, 90.11% for core tumor, and 79.75% for necrotic tumor. These results showed that using a convolutional neural network is reliable for brain tumor segmentation. Considering this approach used multimodal MRI, this segmentation could be separately done for each tissue.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Stable Target Tracking in Wireless Sensor Networks Under Malicious Cyber Attacks
Jafar Akhondali - Mohammad Taheri
کنترل سطح آب درام بویلر های نیروگاهی با استفاده از الگوریتم کنترل تطبیقی جدید با در نظر گرفتن کارایی و افزایش عمر شیر کنترلی (مطالعه موردی کنترل سطح آب درام IP نیروگاه سیکل ترکیبی قم)
کیوان زاهدی - محمدحسین هاشمی - محسن منتظری
Ultra-wideband RCS Reduction Using Checkerboard Configuration of Bed of Nails
Sadegh Sarjoughian - Mohsen Maddahali - Ahmad Bakhtafrouz
مقایسه پارامترهای عملکردی کمپرسورهای 4:2 در تکنولوژی FinFET و GAA-NWFET
پگاه زکیان - راهبه نیارکی اصلی
تعیین نقشه راه مناسب شرکتهای توزیع کشور در زمینه مدیریت سمت تقاضا
محمدرحیم محمدی
Peer-to-peer Energy Sharing Considering Prosumers' Preferences and Load Uncertainties
Mohammad Bagher Moradi - Mohammad Hasan Nazari - Seyed Hossein Hosseinian - Hamed Nafisi
Machine Learning-based Fundamental Stock Prediction Using Companies’ Financial Reports
Hossein Rezaei - Kamran Abdi - Mohsen Hooshmand
Ambient Temperature Effect On SF6 Circuit Breakers Coil Current
Masoume Maghfourian - Ali Asghar Razi-Kazemi
Improving CycleGAN-VC2 Voice Conversion by Learning MCD-Based Evaluation and Optimization
Majid Behdad - Davood Gharavian
Physics-Based Learning Approach Using Self-Terms for Electromagnetic Scattering in Multi-Object Scenarios
Arefeh Nikdast - Amir ahmad Shishegar
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 40.4.2