TY - JOUR ID - TI - MEDICAL IMAGES SEPARATION AND FUSION BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK فصل ودمج الصور الطبية بالاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية AU - Auns Q. H. Al-Neami انس قصي النعيمي AU - Cinan Kanaan A.R. Al Khuzaay سنان كنعان الخزاعي PY - 2014 VL - 7 IS - 3 SP - 92 EP - 105 JO - DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية SN - 19998716 26166909 AB - - During the last few decades, the field of medical image processing has been closely related to neural network methodologies and their applications. In the present investigation a 512×512 Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) images for different region of the brain are registered to eliminate the dimensionality differences between the two images, then separated both of them by fast-fixed point algorithm after truncation of each image in to almost 1000 image patches of 15×15 dimension and transform them to 1-D and order them into row-wise fashion as well as reducing the entered data of lesser interest by Principle component analysis (PCA), finally applying the fusion process using different methods. The result shown that the differently defined brain regions can be separated using batch approaches for both CT and MRI and could be a powerful and accurate diagnostic tool, especially, for surgical and radiotherapy, planning and oncology treatment after a suitable fusion process is carried out on it.

عبر العقود القليله الماضية أصبح مجال معالجة الصور الطبية ذو علاقة وثيقة بطرق الشبكات العصبية الصناعية و تطبيقاتها و طبقاً للتصاعد الحاصل بالتكنلوجيا و التصوير الطبي. في البحث الحالي ستخزن صورتان لمناطق للدماغ مختلفة ذات ابعاد 512×512 للمفراس الحلزوني (Computed Tomography) و الرنين المغناطيسي (Magnetic Resonance Imaging) تسجل وتخزن ويحدد الفرق بين ابعاد الصورتين ومن ثم يتم فصلها بأستخدام خوارزمية النقطة الثابتة السريعة لتضخيم الانتروبية السلبية من بعد تقطيع كل صورة الى 1000 رقعة تقريبا ذات ابعاد 15×15 و تحويلها الى البعد واحد و ترتيبها في نمط صفوف فضلاً عن اختزال المعلومات الغير مهمة بالبيانات الداخلة باستخدام " تحليل المكونات الاساسية" (Principle Component Analysis) لغرض تقليل التعقيدات الحسابية, و اخيراً تطبيق عملية الدمج باستخدام طرق مختلفة. ان النتائج اظهرت ان مناطق الدماغ المختلفة ممكن فصلها باستخدام الاقتراب الحسابي (Batch Approach) لكلاً من المفراس الحلزوني و الرنين المغناطيسي و من الممكن ان تكون اداة تشخيصية قوية و دقيقة, خصوصاً في التخطيط الجراحي و العلاج الاشعاعي للامراض الخبيثة بعد الدمج المناسب. ER -