research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
Sort by

Article
Benign and Malignant of Breast Tumors Classification by Backpropagation Neural networks

Author: Ziad M. Abood
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 13-20
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

The study is based on research into the improvement of a breast cancer screening system that can be used by cytologists to differentiate between benign and malignant types using images that are typical of those currently interpreted by cytologists world-wide. The approach is considered based on features vector which is composed of Euclidian geometric parameters such as the object perimeter, area and infill coefficient in segmented cells of optical images of breast. The aim of study to create a system for classification of breast cancer, which is used by professional cytology of separation between benign and malignant cases. Medical images were analyzing used a global scale and widespread. The method used in the study based on a number of factors such as Euclidean engineering parameters, diameter, space and filling factor for cells withheld images from the visual images of the breast, and then depending on the rating of backpropagation neural networks.

تهدف هذه الدراسة إلى بناء أنظمة تمييز سرطان الثدي والتي تستخدم من قبل مختصي علم الخلية للفصل بين الحالات الحميدة والخبيثة. ويتم ذلك بتحليل الصور الطبية المستخدمة على نطاق عالمي واسع. ان الطريقة المستخدمة في البحث تستند إلى عدد من العوامل الهندسية الإقليدية مثل المحيط والمساحة وعامل الملئ لصور الخلايا المستقطعة من الصور البصرية للثدي، ومن ثم التصنيف اعتماداً على الشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي.


Article
Identification the Best Histogram Techniques for Brain MRI Image Enhancement Depend on Different Quality Matrices
تحديد افضل تقنيات المنحي التكراري المستعملة لتحسين صور الرنين المغناطيسي للدماغ بالاعتماد على مقاييس جودة مختلفة

Authors: Amel H.Abbas امل حسين عباس --- Layla Hussain ليلى حسين عباس
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2017 Volume: 7 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 67-85
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Image enhancement transform image to provide better representation of the subtle details and tool for researchers in wide variety field like MRI brain images .In this paper we use real MRI (which are taken from MadinatAltab hospital with 256 gray level) of Brain. This paper presents different techniques with their conceptual details are reviewed .using histogram to enhancement image (Equalization (two kinds which are global and local). Sliding, Stretching, Shrinking) that improve the visual quality of MRI brain images. In this paper, we compared different techniques implementation effect of techniques using histogram using image quality parameters (MSR, PSNR, SC, AD, NK and MD) are measure. From the experimental result, Histogram sliding was better than the other. This work is done using MATHLAB software.

تحسين الصور يستعمل ليقدم افضل تمثيل للتفاصيل وهو اداة للباحثين في مجال واسع ومتنوع مثل صور الدماغ MRIفي هذا البحث تم استخدام صور حقيقية اخذت من مستشفى مدينة الطب (ذات 256 مستوي رمادي).هذا البحث قدم تقنيات مختلفة لتحسين الصور مع تفاصليها كلها تستخدام المخطط التكراري (تسوية (نوعان المحلي والمحور),ازاحة ,توسيع )والتي تحسن الجودة المرئية لصور الدماغ MRI .وتم مقارنة تاثير تنفيذ التقنيات المختلفة المستخدمة لمنحني التكراري للصورة باستخدام معاير جودة الصورة المقاسة(MSR, PSNR, SC AD, NK and MD)النتائج العملية بينت ان تقنية ازاحة المخطط التكراري هي الافضل .تم استخدام لغة MATHLAB software


Article
MEDICAL IMAGES SEPARATION AND FUSION BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
فصل ودمج الصور الطبية بالاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية

Authors: Auns Q. H. Al-Neami انس قصي النعيمي --- Cinan Kanaan A.R. Al Khuzaay سنان كنعان الخزاعي
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2014 Volume: 7 Issue: 3 Pages: 92-105
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

- During the last few decades, the field of medical image processing has been closely related to neural network methodologies and their applications. In the present investigation a 512×512 Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) images for different region of the brain are registered to eliminate the dimensionality differences between the two images, then separated both of them by fast-fixed point algorithm after truncation of each image in to almost 1000 image patches of 15×15 dimension and transform them to 1-D and order them into row-wise fashion as well as reducing the entered data of lesser interest by Principle component analysis (PCA), finally applying the fusion process using different methods. The result shown that the differently defined brain regions can be separated using batch approaches for both CT and MRI and could be a powerful and accurate diagnostic tool, especially, for surgical and radiotherapy, planning and oncology treatment after a suitable fusion process is carried out on it.

عبر العقود القليله الماضية أصبح مجال معالجة الصور الطبية ذو علاقة وثيقة بطرق الشبكات العصبية الصناعية و تطبيقاتها و طبقاً للتصاعد الحاصل بالتكنلوجيا و التصوير الطبي. في البحث الحالي ستخزن صورتان لمناطق للدماغ مختلفة ذات ابعاد 512×512 للمفراس الحلزوني (Computed Tomography) و الرنين المغناطيسي (Magnetic Resonance Imaging) تسجل وتخزن ويحدد الفرق بين ابعاد الصورتين ومن ثم يتم فصلها بأستخدام خوارزمية النقطة الثابتة السريعة لتضخيم الانتروبية السلبية من بعد تقطيع كل صورة الى 1000 رقعة تقريبا ذات ابعاد 15×15 و تحويلها الى البعد واحد و ترتيبها في نمط صفوف فضلاً عن اختزال المعلومات الغير مهمة بالبيانات الداخلة باستخدام " تحليل المكونات الاساسية" (Principle Component Analysis) لغرض تقليل التعقيدات الحسابية, و اخيراً تطبيق عملية الدمج باستخدام طرق مختلفة. ان النتائج اظهرت ان مناطق الدماغ المختلفة ممكن فصلها باستخدام الاقتراب الحسابي (Batch Approach) لكلاً من المفراس الحلزوني و الرنين المغناطيسي و من الممكن ان تكون اداة تشخيصية قوية و دقيقة, خصوصاً في التخطيط الجراحي و العلاج الاشعاعي للامراض الخبيثة بعد الدمج المناسب.


Article
Medical Image Denoising Using Mixed Transforms

Author: Jaleel Sadoon Jameel
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 4 Pages: 272-281
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a mixed transform method is proposed based on a combination of wavelet transform (WT) and multiwavelet transform (MWT) in order to denoise medical images. The proposed method consists of WT and MWT in cascade form to enhance the denoising performance of image processing. Practically, the first step is to add a noise to Magnetic Resonance Image (MRI) or Computed Tomography(CT) images for the sake of testing. The noisy image is processed by WT to achieve four sub-bands and each sub-band is treated individually using MWT before the soft/hard denoising stage. Simulation results show that a high peak signal to noise ratio (PSNR) is improved significantly and the characteristic features arewell preserved by employing mixed transform of WT and MWT due to their capability of separating noise signals from image signals.Moreover, the corresponding mean square error (MSE) is decreased accordingly compared to other available methods.

يقترح في هذا البحث طريقة تعتمد على خليط من التحويلات Wavelet Transform(WT) و Multiwavelet Transform (MWT) من اجل تقليل التشوه في الصور الطبية . تعتمد الطريقة المقترحة على استخدام WT و MWT بالتعاقب لتعزيز اداء ازالة التشوه من الصور الطبية. عمليا , يتم في البداية اضافة تشويه لصور الرنين المغناطيسي (MRI) والتصوير المقطعي المحوسب (CT) من اجل الاختبار. ثمتعالج الصورة المشوهة بواسطة WT لتنتج اربع تقسيمات للصورة موزعة على اساس التردد ويعالج كل تقسيم بواسطة MWT قبل مرحلة ازالة التشوه المكثفة او البسيطة. اوضحت النتائج العملية ان نسبة الاشارة الى الضوضاء (PSNR) تحسنت بشكل ملحوظ وتم المحافظة على المعلومات الاساسية للصورة. بالاضافة الى ذلك, فان متوسط نسبة الخطا انخفض تبعا لذلك بالمقارنة مع الطرق الاخرى.


Article
Histogram-Based Thresholding for Detection and Quantification of Hemorrhages in Retinal Images

Author: Hussain Fadhel Hamdan Jaafar
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 4 Pages: 884-892
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Retinal image analysis is commonly used for the detection and quantification of retinal diabetic retinopathy. In retinal images, dark lesions including hemorrhages and microaneurysms are the earliest warnings of vision loss. In this paper, new algorithm for extraction and quantification of hemorrhages in fundus images is presented. Hemorrhage candidates are extracted in a preliminary step as a coarse segmentation followed by a fine segmentation step. Local variation processes are applied in the coarse segmentation step to determine boundaries of all candidates with distinct edges. Fine segmentation processes are based on histogram thresholding to extract real hemorrhages from the segmented candidates locally. The proposed method was trained and tested using an image dataset of 153 manually labeled retinal images. At the pixel level, the proposed method could identify abnormal retinal images with 90.7% sensitivity and 85.1% predictive value. Due to its distinctive performance measurements, this technique demonstrates that it could be used for a computer-aided mass screening of retinal diseases

تحليل صورة شبكية العين يستخدم بشكل واسع لكشف وتقييم مقدار اعتلال شبكية العين السكري. أن أولى علامات اعتلال الشبكية هي الجروح الداكنة اللون والمتمثلة بالنزف الدموي. هذا البحث يستعرض طريقة جديدة لكشف وتقييم مقدار النزف في الشبكية. الطريقة المقترحة لكشف مواقع الجروح تستند الى الدمج بين نتيجتي الفرز التقريبي والدقيق لمرشحات الجروح. عمليات الفرز التقريبي تعتمد على كشف حدود الجروح باستخدام خاصية تمايز حدودها مقارنة مع الاشكال الغامقة الاخرى. أما الفرز الدقيق للجروح فيستند الى استخدام المخطط البياني لعتبات المواقع المرشحة والتي تمتلك خصائص الجروح. تم توجيه وتدريب الطريقة المقترحة ومن ثم فحصها وتقييمها باستخدام بيانات من 153 صورة شبكية مجهزة مع نتائج تشخيص لطبيب مختص وان مقياسي الاداء (الحساسية ومقدار التنبؤ) هما 90.7% و 85.1% على التوالي. بموجب الاداء المتميز للطريقة المقترحة, فأنها يمكن ان تستخدم على نطاق واسع لفحص وتقييم مرضى اعتلال الشبكية السكري.

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

English (5)


Year
From To Submit

2018 (1)

2017 (1)

2016 (1)

2014 (2)