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摘要:
Brain tumor is one of the most dangerous disease that causes due to uncontrollable and abnormal cell partition.In this paper,we have used MRI brain scan in comparison with CT brain scan as it is less harmful to detect brain tumor.We considered watershed segmentation technique for brain tumor detection.The proposed methodology is divided as follows:pre-processing,computing foreground applying watershed,extract and supply features to machine learning algorithms.Consequently,this study is tested on big data set of images and we achieved acceptable accuracy from K-NN classification algorithm in detection of brain tumor.
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文献信息
篇名 A Learning Based Brain Tumor Detection System
来源期刊 计算机、材料和连续体(英文) 学科 医学
关键词 Magnetic RESONANCE imaging BRAIN tumor WATERSHED SEGMENTATION K-NN classification
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 713-727
页数 15页 分类号 R73
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研究主题发展历程
节点文献
Magnetic
RESONANCE
imaging
BRAIN
tumor
WATERSHED
SEGMENTATION
K-NN
classification
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机、材料和连续体(英文)
月刊
1546-2218
江苏省南京市浦口区东大路2号东大科技园A
出版文献量(篇)
346
总下载数(次)
4
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