TY - JOUR ID - TI - Statistical Features Segmentation Technique For MR Images Of Brain’s Tumors تقنية الانقسام باستخدام الخصائص الإحصائية لصور الرنين المغناطيسي لأورام الدماغ AU - Saleh.M. Ali صالح مهدي علي AU - Faleh.H. Mahmood فالح حسن محمود PY - 2012 VL - 53 IS - 5 SP - 1148 EP - 1155 JO - Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم SN - 00672904 23121637 AB - Medical image analysis has great significance in the field of treatment, especially in non-invasive and clinical studies. Medical imaging techniques and it analysis and diagnoses analysis tools enable the physicians and Radiologists to reach at a specific diagnosis. In this study, MR images have been used for discriminating the infected tissues from normal brain’s tissues. A semi-automatic segmentation technique based on statistical futures has been introduced to segment the brain’s MR image tissues. The proposed system used two stages for extracting the image texture features. The first stage is based on utilizing the 1st order statistical futures histogram based features such as (the mean, standard deviation, and image entropy ) which is local in nature, while the second stage is based on utilizing the 2nd order statistical futures (i.e Co-Occurrence matrices features).Similar coloring and semi-equal statistical features of the tumor area and the Gray Matter (GM) brain’s tissue was the main encountered problem in the first presented segmentation method. To overcome this problem, an adaptive multi-stage segmentation technique is presented, in which the mean value of each pre-segmented classes has been used to distinguish the tumor tissue from others. The segmentation process is followed by a 2nd order classification method to assign image pixels accurately to their regions, using the invariant moments parameters weighted together with the Co-Occurrence parameters. Different samples of MR images for normal and abnormal brains (i.e. T1 and T2-weighted) have been tested, for different patients.

إن لتحليل ومعالجة الصورةِ الطبيةِ أهميةُ كبيرةُ في مجال الطبِّ، خصوصاً في المعالجةِ غير المتدخّلةِ والدراساتِ السريريةِ. أن تقنياتُ التصوير الطبي, وأدواتِ التحليلِ والتشخيص المتعلقة بها ساعدت الأطباءَ واختصاصيي الأشعة من الوُصُول إلى التشخيص بشكل أفضل. في هذه الدراسة , تم استخدام صور الرنينِ المغناطيسيِ (MRI) ، لغرض الكشف عن الأنسجة المتضررة في الدماغ وتمييزها عن الأنسجة الغير متضررة. حيث تم استخدم تقنيات التقسيم الشبه الاوتماتيكية باستخدام الخصائص الإحصائية لغرض استخلاص تلك التفاصيل. الطريقة التي تم اقتراحها لهذا لغرض تتمثل بمرحلتين; الأولى تعتمد على استخدام الخصائص الإحصائية من الرتبة الأولى( مثل المعدل ومتوسط الانحراف المعياري والعشوائية).بينما المرحلة الثانية فتمثلت باستخدام الخصائص الإحصائية من الرتبة الثانية ( مصفوفة التغايير).إن التشابه اللوني وكذلك شبه التماثل بين معظم أنسجة الدماغ وخاصة بين المناطق المتضررة والمنطقة السنجابية (GM) هي من ابرز المشاكل التي واجهتنا في المرحلة الأولى من التقسيم. ولغرض التخلص من تلك المشكلة عمدنا إلى إجراء عملية تحسين لهذه المرحلة من خلال التعاقب في عملية التقسيم لقيم المعدل لكل صنف من الأصناف ولنفس المرحلة لغرض تمييز الورم عن باقي أنسجة الدماغ.المرحلة الثانية تمثلت باستخدام الخصائص الإحصائية من الرتبة الثانية بالاعتماد على نتائج المرحلة الأولى من التقسيم لغرض التصنيف الدقيق للورم. تم استخدام عينات مختلفة لشرائح صور الرنين المغناطيسي ولعدة أشخاص مصابين وأصحاء. ER -