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Brain Tumor Classification using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System from MRI

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJBSBT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Bio-Science and Bio-Technology SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.3 (2016.06)바로가기
  • 페이지
    pp.203-218
  • 저자
    Sudipta Roy, Shayak Sadhu, Samir Kumar Bandyopadhyay, Debnath Bhattacharyya, Tai-Hoon Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A280034

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Detecting correct type of brain tumor is a crucial task for diagnosis and curing the tumor. Identifying the correct type of brain tumor can provide a fast and effective way to plan the diagnosis of tumor. The proposed system provides a fast and efficient way to identify the correct type of tumor and classify it to the respective class label. Our proposed system is comprised of multiple stages. In the first stage MRI image is taken as input and is normalized. The second stage includes extraction of feature vectors from the image which results in reducing redundancy of data and will serve as the input to the classifier. The classifier takes each tuple of feature extracted vector to produce classified output. Performance analysis shows that our proposed methodology has performed very efficiently and accurately. In our work we demonstrate the application of Fuzzy Inference System (FIS) based classifier known as Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) to successfully classify the input tuples in comparison to other two selected classifiers namely: Artificial Neural Network with Backpropagation Learning Model and K-Nearest Neighbors.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Review Work
 3. Proposed Methodology
  3.1. Input MRI Dataset
  3.2. Feature Extraction
  3.3. Classification
 4. Results and Discussion
 5. Conclusion
 Acknowledgments
 References

키워드

MRI Feature Extraction Classification Brain tumor Fuzzy Inference System Adaptive Classifier texture analysis

저자

  • Sudipta Roy [ Department of Computer Science and Engineering, Academy of Technology, Adisaptagram, India ]
  • Shayak Sadhu [ Department of Computer Science and Engineering, Academy of Technology, Adisaptagram, India ]
  • Samir Kumar Bandyopadhyay [ Department of Computer Science and Engineering, University of Calcutta, Kolkata, India ]
  • Debnath Bhattacharyya [ Department of Computer Science and Engineering, Vignan’s Institute of Information Technology, Visakhapatnam-530049, India ]
  • Tai-Hoon Kim [ Department of Convergence Security, Sungshin Women’s University, 249-1, Dongseon-dong 3-ga, Seoul, 136-742, Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJBSBT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJBSBT)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Bio-Science and Bio-Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2233-7849
  • 수록기간
    2009~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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