Une nouvelle approche pour la détection et l'analyse des tumeurs cérébrales

Le cadre proposé pour la détection et la localisation des tumeurs cérébrales comprend les étapes suivantes : (i) acquisition d'images, (ii) prétraitement, (iii) détection des contours, (iv) opérations morphologiques. Après les opérations de seuillage, les tumeurs apparaissent en blanc pur sur un fond noir pur. L'algorithme comporte deux étapes : tout d'abord, le prétraitement de l'image IRM donnée, puis la segmentation. - Acquisition d'images (collecte d'images IRM). - Images stockées dans MATLAB sous forme de matrice 2D. - Le prétraitement est effectué (i) Acquisition d'images (collecte d'images IRM). (ii) Détection des contours par filtrage médian. (iii) Dilatation de l'image - Étape de traitement Elle comprend l'analyse de l'image 2D à l'aide de commandes MATLAB, l'extraction de la partie tumorale est effectuée à l'aide de méthodes de segmentation.

Autorentext

Le traitement des images médicales est aujourd'hui le domaine le plus difficile et le plus prometteur. Dans ce domaine, la détection des tumeurs cérébrales à partir d'IRM cérébrales est devenue l'un des problèmes les plus complexes, en raison de la structure complexe du cerveau. Un système de diagnostic assisté par ordinateur a été proposé ici pour détecter la texture des tumeurs dans le cadre d'études biologiques.