research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Brain Tumor Detection of Skull Stripped MR Images Utilizing Clustering and Region Growing
الكشف عن أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي منزوعة الجمجمة بأستخدام طرق العنقدة وانماء المناطق

Authors: S.M. Ali صالح مهدي علي --- Loay K. Abood لؤي كاظم عبود --- Rabab S. Abdoon لؤي كاظم عبود
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2014 Volume: 55 Issue: 3A Pages: 1108-1119
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Brain tissues segmentation is usually concerned with the delineation of three types of brain matters Grey Matter (GM), White Matter (WM) and Cerebrospinal Fluid (CSF). Because most brain structures are anatomically defined by boundaries of these tissue classes, accurate segmentation of brain tissues into one of these categories is an important step in quantitative morphological study of the brain. As well as the abnormalities regions like tumors are needed to be delineated. The extra-cortical voxels in MR brain images are often removed in order to facilitate accurate analysis of cortical structures. Brain extraction is necessary to avoid the misclassifications of surrounding tissues, skull and scalp as WM, GM or tumor when implementing segmentation algorithms. In this work, two techniques have been implemented to extract the brain tissues as elementary step. The next step was utilizing the resultant skull stripped images as input of four segmentation algorithms to extract the tumor region and calculate the area value of it. The resultant skull stripped images for complete set of T2-weighted images and the adaptive K-Means clustering techniques proved the robust performance of these proposed algorithms.

ان عملية تقسيم الانسجة الدماغية تنطوي على تحديد ثلاثة انواع من المادة الدماغية وهي المادة الرمادية والمادة البيضاء والسائل الشوكي . ولكون معظم تراكيب الدماغ تعرف تشريحيا من خلال حدود هذه الانسجة لذا فان التقسيم الدقيق لانسجة الدماغ الى واحدة من هذه الاصناف تعتبر خطوة مهمه في الدراسة الطوبوغرافية النوعية لانسجة الدماغ . كما وان المناطق الغير طبيعية مثل الاورام تحتاج ايضا الى تحديد. ان الفوكسلات العائدة لمناطق خارج المخ في صور الرنين المغناطيسي للدماغ تزال عادة لتسهيل عملية التحليل الدقيق للتراكيب اللحائية. ان عملية استخلاص النسيج الدماغي هي عملية ضرورية لتجنب سوء التصنيف للانسجة المحيطة مثل الجمجمة والفروة على انها مادة بيضاء او مادة رمادية أو ورم عند تطبيق خوارزميات التقسيم. في هذا العمل تم تطبيق تقنيتين لغرض استخلاص النسيج الدماغي كخطوة ابتدائية. والخطوة التالية استخدام الصورة الناتجة المنزوعة الجمجمة كمدخلات لاربعة من خوارزميات التقسيم لاستخلاص منطقة الورم ومن ثم حساب قيمة المساحة له. ان الصور المنزوعة الجمجمة الناتجة لمجموعة كاملة من صور T2 المرجحة وتقنية عنقدة وسائل الـــk المطورة قد اثبتت الاداء المحكم لهذه التقنيات المقترحة.


Article
Automatic Technique to Produce 3D Image for Brain Tumor Of MRI Images

Authors: S.M. Ali --- Loay Kadom Abood --- Rabab Saadoon Abdoon
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 7 Pages: 1896-1907
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, three-dimensional images of brain tumors have been constructed from a series of Magnetic Resonance Images (MRIs) for successive T1-weighted slices, using a simple automatic technology. The MRIs are pre-processed through bilateral filtering to reduce noise and retaining the edges between brain tissues. Spatial enhancement technique is adopted to transform image gray levels by highlighting the band density of the region of interest (tumor) and expanding them into full range. Sobel edge detection is used by morphological operations to extract the tumor area of the image of each slice. The contour of the tumor area in each segmented slice is used to create 3D of the tumor. The relative size of the tumor then measured depending on brain tissue after stripping the skull. The result showed that the adopted technique can efficiently detect and extract the brain tumor from the consecutive slices which can be used to produce 3-D image of the tumor and to identify the tumor's location inside the skull.

في هذا البحث، تم بناء صور ثلاثية الأبعاد لأورام المخ من سلسلة من صور الرنين المغناطيسي لشرائح T1 متعاقبة، وذلك باستخدام تكنولوجيا أوتوماتيكية بسيطة. تم معالجة صور الرنين المغناطيسي بعملية ثنائية للحد من الضوضاء والحفاظ على حواف بين أنسجة الدماغ. اعتمدت التقنية الإطار المكاني لتحويل مستويات الشدة في الصور من خلال تسليط الضوء على الفرق بين مستويات الشدة في منطقة الورم. استخدمت تقنية سوبيل للكشف عن الحافات وبعملية مورفولوجية لعزل منطقة الورم من الصورة لكل شريحة. تم استخدام مخطط الكفاف (المخطط الكونتوري) في منطقة الورم في كل شريحة لإنتاج صور ثلاثية الأبعاد للورم. تم قياس حجم الورم النسبي بعد تجريده من الأنسجة المحيطة و الجمجمة. أظهرت النتائج كفاءة التقنية المعتمدة في تحديد وعزل الورم في الدماغ من الشرائح المتتالية وإمكانية استخدامها لإنتاج صور ثلاثية الأبعاد لأورام المح وتحديد موقع الورم داخل الجمجمة.


Article
Automated ovarian masses extraction in CT images based on division of image

Author: Amel Hameed Khaleel امل حميد خليل
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 11-27
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

Medical image processing is the most challenging field now a days. Processing of CT ovarian images is one of the part of this field.The goal of this work is to present a method for detection of ovarian mass from Computed Tomography Image and determine location as well as calculation area of it. Preprocessing of the CT image includes image resizing, conversion to gray and enhancement makes it ready for applying the processing phase which applied operations on processed image by histogram and marker controlled watershed segmentation to segment it to a set of segment that collectively cover the entire image ,then apply morphological operations to visualize only parts of masses in CT images. Because of the nature of ovarian CT images which contain left and right lobes, a proposed algorithm to division the images after extraction the masses into two images and then apply algorithm to calculate the area of mass in each parts of image. when execute the proposed method, the results obtained are good compared with calculation area of the mass of the ovarian extracted by the region of interest algorithm (ROI) using cursor. A detailed procedure using Matlab (R2010a) software is written to extract mass region in CT Scan ovarian Image.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2014 (3)