research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
Adaptive Technique Depending on Region Growing and Soft Clustering to Detect Tumors in Different Modalities of MRI Brain Images

Author: Rabab Saadoon Abdoon
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 5 Pages: 1333-1342
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Brain tumor is a very dangerous disease and life threatening, so early detection of the tumor is a vital task. Many techniques and algorithms are presented to enable doctors for fast and accurate diagnosis of tumors in MRI brain images. In this study, analytical study of Region Growing segmentation method with different threshold values ranged from 10 to 35, with steps of 5, is proposed. In addition, an adaptive technique is proposed, which is Region Growing based on the fuzzy clustering scheme to investigate the performance of this algorithm by implementing it on FCM clustered images. The adopted MRI images are of different modalities and different orientations to test the ability of the adaptive technique to segment different modalities of MRI images. The results showed that, utilizing different values of the threshold in proceeding of Region Growing algorithm produced different segmented images’ properties. When the fine details of the processed images and their objects are the goal, low values of threshold must be adopted, while when isolating of the hole tumor regions is the goal, high values of threshold must be adopted. In addition, the results of the adaptive technique showed that Region Growing segmentation improved its performance and it could separate the consists of the tumor regions. The elapsed time of implementation is clearly reduced.

تعتبر أورام الدماغ خطرة جدا ومهددة للحياة لذا فان الكشف المبكر عن الورم يعتبر مهمة حيوية. لقد تم عرض العديد من التقنيات والخوارزميات لغرض تمكين الأطباء من التشخيص السريع والدقيق للأورام في صور الرنين المغناطيسي للدماغ. في هذا العمل تم اقتراح دراسة تحليلية لطريقة التجزئة باستخدام إنماء المناطق باستخدام قيم مختلفة للعتبة تتدرج من 10 إلى 35 وبخطوات تساوي 5. إضافة لذلك فقد تم تقديم تقنية مطورة وهي استخدام طريقة إنماء المناطق المستندة على العنقدة المضببة لاختبار أداءها من خلال تنفيذ خوارزمية إنماء المناطق على الصور المقسمة باستخدام تقنية ألـ FCM علاوة على تنفيذها على صور الرنين المغناطيسية الأصلية الداخلة. إن الصور المتبناة في هذا العمل هي من أنماط مختلفة وباتجاهات مختلفة وذلك لاختبار مدى قابلية هذه التقنية المطورة لتقسيم الأنماط المختلفة من صور الرنين المغناطيسي. لقد بينت النتائج التي تم التوصل إليها من خلال هذه الدراسة إن استخدام قيم تعتيب مختلفة لخوارزمية إنماء المناطق قد أنتجت صور مقسمة مختلفة الخصائص, فعندما تكون التفاصيل الدقيقة للصورة ومكوناتها هو الهدف فيجب استخدام قيمة تعتيب منخفضة في حين إذا كان الهدف هو عزل منطقة الورم ككل فيجب تبني قيمة تعتيب عالية . إضافة إلى ذلك فان نتائج التقنية المطورة قد بينت إن أداء خوارزمية إنماء المناطق قد تحسن, إذ تمكنت من فصل مكونات الورم. كما وأن الزمن اللازم لتنفيذ الخوارزمية قد انخفض بشكل واضح.


Article
Region Growing and K-Means Hard Clustering Technique to Extract Brain Abnormalities in MRI Images

Author: Rabab Saadoon Abdoon
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2017 Volume: 25 Issue: 3 Pages: 1077-1087
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, two adaptive region growing techniques were proposed to isolate and extract any abnormal tissues like tumors, edema and others to aid in detect diseases in MRI images of brain. Six T1 and T2 weighted images were utilized to test the quality of these proposed techniques. First adaptive region growing technique involved region growing algorithm followed by contouring process to separate segmented image into two main regions only according to their intensity and then select the abnormality region only. This technique proved its efficiency to isolate and extract abnormalities correctly without any extra parts of other tissues and for different values of threshold. The second proposed adaptive technique is implementing region growing algorithm on K-Means clustered image to test its performance and speed. The results proved the excess in the relative speed of adaptive region growing algorithm besides the high quality performance in extracting tumors. The programs of this work were achieved utilizing MatLab programming system.

في هذا العمل، تم اقتراح تقنيتي إنماء مناطق مطورة لعزل وإستخلاص أي نسيج شاذ مثل الأورام والوذمات وغيرها للمساعدة في الكشف عن الأمراض في صور الرنين المغناطيسي للدماغ. أستخدمت ستة صور تي1 وتي2 لفحص جودة هذه التقنيات المقترحة. تقنية إنماء المناطق المطورة الأولى تنطوي على استخدام خوارزمية أنماء المناطق متبوعة بعملية تخطيط منحنيات لتجزئة الصورة المقسمة إلى منطقتين رئيسيتين فقط اعتمادا على الشدة، ومن ثم اختيار المنطقة الغير طبيعية فقط. أن هذه التقنية قد أثبتت كفاءتها في عزل وإستخلاص الشذوذات بشكل صحيح ومن دون أي أجزاء خارجية لأنسجة أخرى ولقيم عتبة مختلفة. التقنية المطورة المقترحة الثانية هي تنفيذ خوارزمية إنماء المناطق على الصورة المعنقدة بواسطة متوسطات- كي لفحص أداء وسرعة هذه الخوارزمية. أثبتت النتائج زيادة السرعة النسبية لخوارزمية إنماء المناطق المطورة إضافة إلى الأداء العالي النوعية في استخلاص مناطق الورم. إن البرمجيات المعتمدة في هذا العمل نفذت باستخدام النظام البرمجي الماتلاب.


Article
Watershed Transform Based on Clustering Techniques to Extract Brain Tumors in MRI
استخدام تحويل الحد الفاصل المعتمد على تقنيات العنقدة لاستخراج أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي

Author: Rabab Saadoon Abdoon رباب سعدون عبدون
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 1B Pages: 540-551
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, watershed transform method was implemented to detect and extract tumors and abnormalities in MRI brain skull stripped images. An adaptive technique has been proposed to improve the performance of this method.Watershed transform algorithm based on clustering techniques: K-Means and FCM were implemented to reduce the oversegmentation problem. The K-Means and FCM clustered images were utilized as input images to the watershed algorithm as well as of the original image. The relative surface area of the extracted tumor region was calculated for each application. The results showed that watershed trnsform algorithm succeedeed to detect and extract the brain tumor regions very well according to the consult of a specialist doctor after viewing the resultant images. The adaptive technique, watershed based on clustered segmented image, improved the performance of the watershed transform and reduced the oversegmentation problem, and the utilizing of bilateral smoothing improves this result.

لقد تم في هذا العمل تطبيق تحويل الحد الفاصل (watershed) للكشف عن واستخراج الأورام والأنسجة غير الطبيعية في صور الرنين المغناطيسية للدماغ بعد إزالة عظام الجمجمة. وقد تم اقتراح تقنية مطورة لتحسين أداء هذه الطريقة, وهذه التقنية هي خوارزمية تحويل احد الفاصل المعتمدة على تقنيات العنقدة (K-Means and FCM) للحد من مشكلة oversegmentation. استخدمت الصور المقسمة باستخدام K-Means and FCM كصور داخلة بالإضافة إلى الصور الأصلية. كما تم حساب المساحة النسبية لمنطقة الورم المستخلصة لكل تطبيق. وأظهرت النتائج أن خوارزمية تحويل الحد الفاصل قد نجحت بالكشف عن واستخراج مناطق الورم بشكل جيد للغاية طبقا لاستشارة الطبيب المختص بعد عرض النتائج عليه. ان التقنية المطورة, تحويل الحد الفاصل المستند على الصور المقسمة باستخدام تقنيات العنقدة، قد حسنت من أداء تحويل watershed وقللت من مشكلة oversegmentation، كما وأن استخدام التنعيم بواسطة مرشح الثنائي قد ساهم في تحسين هذه النتيجة.

Keywords


Article
Extraction of Brain Tumor in Coronal MRI Sliced Images by Implementing Active Contour and Different Segmentation Techniques
إستخلاص أورام الدماغ من شرائح صور الرنين المغناطيسي ذات الاتجاه الامامي بواسطة المنحني النشط وتقنيات تجزئة مختلفة

Author: Rabab Saadoon Abdoon رباب سعدون عبدون
Journal: Journal of Kufa - physics مجلة الكوفة للفيزياء ISSN: 20775830 Year: 2016 Volume: 8 Issue: 2 Pages: 45-51
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

Many segmentation methods were proposed to process medical images for diagnosis purposes. In this work, two stages were achieved to extract tumor region of three MRI sliced brain images of coronal orientation. Active contour algorithm was implemented as first step to extract brain matter of T2W_FLAIR modality MRI images for the first time to avoid interference of tumor gray values with skull. The second stage involved implementing four segmentation techniques to extract tumor regions. First technique was utilizing contrast adjustment process after presenting analysis study of this operation to select an adequate gray level range to be stretched. Second method is an adaptive technique, which is contour based method, to isolate and extract tumor regions. The third and fourth methods were K-Means and FCM. The surface and relative surface area of the extracted tumor regions were calculated. The results of extracting brain matter proved high quality performance of active contour algorithm with its adaptive initialization element. The adequate gray level range that deduced from the proposed analysis of contrast adjusting process is [0.6 0.7]. In addition, the results of the proposed contour based technique present good isolation and extraction of tumor regions. The four implemented techniques are adequate to extract tumor regions correctly without overlapping with skull as declared from the results. This work was implemented by utilizing the facilities of Mat lab programing system.

لقد اقترح العديد من طرق التجزئة لمعالجة الصور الطبية لأغراض تشخيصية. في هذا العمل انجزت مرحلتين لغرض إستخلاص مناطق الورم لثلاث شرائح من صور الرنين المغناطيسي ذات الاتجاه الامامي. نفذت خوارزمية المنحني النشط كخطوة اولى لاستخلاص المادة الدماغية من صور الرنين المغناطيسي ذات النمط T2W_FLAIR للمرة الاولى لتجنب التداخل ما بين القيم الرمادية لمناطق الورم و الجمجمة والمرحلة الثانية تتضمن تنفيذ أربع تقنيات تجزئة لغرض استخلاص مناطق الورم. التقنية الاولى إستخدام عملية تعديل التباين بعد تقديم دراسة تحليلية لغرض الحصول على أنسب مدى مستويات رمادية لغرض توسيعها. والطريقة الثانية هي طريقة مطورة مستندة على المنحني المغلق لغرض عزل واستخلاص مناطق الورم. أما الطريقتان الثالثة والرابعة فهما متوسطات كي و متوسط سي المضبب. كما حسبت المساحة السطحية والمساحة السطحية النسبية لمناطق الورم المستخلصة. وقد بينت النتائج الأداء عالي الجودة لخوارزمية المنحني النشط بعنصر تشغيله المطور لعزل المادة الدماغية. إن مدى المستويات الرمادية المناسب الذي توصل إليه هو]0.6-0.7[. إضافة الى ذلك، إن نتائج تقنية المنحني المغلق المقترحة أظهرت عزل وإستخلاص جيدين لمناطق الورم. إن التقنيات الأربعة المطبقة كانت سديدة في إستخلاص مناطق الورم وبشكل صحيح من دون تراكب مع الجمجمة وكما كشفت النتائج عن ذلك. وقد تم تنفيذ هذا العمل بالاستفادة من تسهيلات النظام البرمجي الماتلاب.


Article
Generation of Three Dimensions Image of Tumor Regions in Sagittal and Coronal Orientations MRI of Brain
توليد صورة ثلاثية الأبعاد لمناطق الورم في صور الرنين المغناطيسي ذات المقاطع الجانبية والأمامية الإتجاه للدماغ

Author: Rabab Saadoon Abdoon رباب سعدون عبدون
Journal: Journal of Kufa - physics مجلة الكوفة للفيزياء ISSN: 20775830 Year: 2017 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 1-7
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

The anatomy information that provided by MRI made it an indispensable tool for diagnosis purposes in present. There are three orientations of acquiring the sliced images of brain in MRI, which are: sagittal; coronal and axial. So it is a vital task to find out an effective and adequate technique for processing and segmenting MRI sliced images of the three orientations modalities to detect and extract tumors in these images. In this work, a simple and effective technique that, it adequate to segment sagittal and coronal orientations, is proposed. This technique is one of the enhancement methods that based on the histogram of the image. Besides, morphological operations were proposed to isolate and extract the tumor regions adequately from successive sliced MRI images of brain of a patient suffer from brain tumor, to utilize them later in generating three dimensions image of the extracted tumor. In addition, the location of the tumor was determined and hold completely within the contouring map of the patient’s head for the two adopted orientations. The importance of this work involving that, this process gives the surgeon a better view seen for the tumor from different orientations to enable him to find out an optimal path to reach the tumor with minimum damage of the surrounding tissues. This work was achieved by the aid of Mat Lab programming system.

إن المعلومات التشريحية الغنية التي يحصل عليها من التصوير بالرنين المغناطيسي جعلها طريقة لا غنى عنها لأغراض التشخيص في الوقت الحاضر. توجد ثلاثة اتجاهات للشرائح الصورية المستخلصة من التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ وهي: الجانبية، والأمامية، والعرضية. لذا فمن المهم التوصل إلى طرق معالجة وتقسيم صورية تكون كفوءة في الكشف عن واستخلاص الأورام في الشرائح الصورية بالرنين المغناطيسي المختلفة الاتجاهات والأنماط. في هذا العمل اقترحت طريقة تقسيم مبسطة وكفوءة تصلح لمعالجة الاتجاهات الجانبية والأمامية المقطع للشرائح الصورية. وتعد هذه الطريقة أحد تقنيات التحسين المعتمدة على المخطط التكراري للصور. كما اقترحت بعض العمليات المورفولوجية لغرض المساعدة وبكفاءة في عزل واستخلاص مناطق الورم من شرائح صورية متسلسلة لدماغ أحد المرضى يعاني من ورم في الدماغ، لغرض استخدامها فيما بعد لتوليد صورة ثلاثية البعد لهذا الورم. بالاضافة الى ذلك لقد حدد مكان الورم وأسقط حجم الورم كاملا داخل الخارطة الكنتورية لرأس المريض وللاتجاهين المتبنين. وتكمن أهمية هذا العمل في كونها تساعد الطبيب الجراح في امتلاك رؤية واضحة للورم ومن جميع الاتجاهات ليتمكن من إتباع أمثل الطرق وصولا إلى منطقة الورم وبأدنى ضرر ممكن بالأنسجة الدماغية المحيطة. لقد أنجز هذا العمل بالأستعانة بالنظام البرمجي الماتلاب.


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
A Study of The Geometrical Optimization and Energies of Carbon Nanoribbons: B3LYP/DFT

Authors: Ayat Abdulsadah.Y --- H. I. Abbood --- Rabab Saadoon Abdoon
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 2 Pages: 163-172
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This study deals with the geometrical optimization and energies of three structures of carbon nanoribbon using the B3LYP-DFT hybrid functional. 6-31G basis sets was employed to study the effect of the ribbons length on the energies and electronic properties of the structures. The results showed that the hybrid functional used is suitable for calculations the geometrical parameters of the structures. So, the energy gap was increased with increasing the length of the ribbon due to the change of both the HOMO and LUMO energies of the carbon nanoribbons. The shortest the ribbon the higher electronic softness and the more reactive it is as compared to the long ribbon.

يشتمل البحث الحالي على الامثلية الهندسية والطاقات ثلاث تراكيب من شرائط الكاربون النانوية باستخدام الهجينة ذات المعاملات الثلاث من طريقة دالية الكثافة. تم تطبيق الدوال الاساس 6-31G لدراسة تأثير طول الشرائط على الطاقات والخواص الالكترونية للتراكيب. بينت النتائج ان الدالة الهجينة المستعملة كانت مناسبة لحسابات المعاملات الهندسية للتراكيب. كما ان فجوة الطاقة قد ازدادت بزيادة طول الشريط نتيجة لتغير طاقات كل من المستوي الجزيئي العلوي المشغول والمستوي الجزيئي السفلي الفارغ لشرائط الكاربون النانوية. الشريط الاقصر طولاً يمتلك اعلى مرونة الكترونية وفعالية اكبر من الشريط الاطول.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (6)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)

2017 (2)

2016 (3)

2014 (1)