Comprendre la détection des tumeurs cérébrales à l'aide de SVM

Aperçu

Les tumeurs cérébrales sont des croissances tissulaires incontrôlées qui peuvent survenir dans n'importe quelle partie du cerveau.. Cela peut mettre la vie en danger s'il n'est pas traité à temps. Détection précoce des tumeurs cérébrales peut faciliter traitement médical. L'imagerie biomédicale joue un rôle important dans la détection précoce des tumeurs. Imagerie par résonance magnétique (IRM) est la technique la plus efficace pour détecter les tumeurs dans le cerveau. Le classificateur SVM, une modalité diagnostique avancée qui aide à la reconnaissance tumorale, économise un temps diagnostique médical précieux en diagnostiquant automatiquement les tumeurs dans une courte période.

Nous avons discuté ici en bref de la détection des tumeurs cérébrales à l'aide d'un classificateur SVM..

Comprendre le classificateur SVM: :

Ce classificateur est un composant de l'apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre. Il s'agit d'une collection de méthodes d'apprentissage qui analysent les modèles de données et sont utilisées pour la classification. Plus de deux SVM sont utilisés dans un classificateur multi-SVM.

Il est utilisé pour détecter et classer les types de tumeurs suivants :

• Gliomes, métastases et autres types de tumeurs
• Astrocytome

Le classificateur SVM a été utilisé pour déterminer si la croissance est normale ou anormale. SVM est une méthode de classification binaire qui utilise deux classes de données d'entrée qui ont été corrigées.

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Classification des tumeurs :

Les tumeurs cérébrales sont classées en fonction de leur origine, de leur localisation, de leur zone tumorale et des caractéristiques biologiques du tissu..

Différents types de tumeurs cérébrales sont classés comme suit : :

• GLIOMES : le gliome se développe à partir de cellules gliales du cerveau qui servent de cellules de soutien.
• MÉTASTASE : Il s’agit d’un type de tumeur secondaire. Ils se propagent à d’autres parties du corps via la circulation sanguine.
• ASTOCYTOME : croissance lente, tumeur rarement détectée. Cela peut se propager à d’autres parties du système nerveux. Les limites de ces tumeurs ne sont pas bien définies dans le système nerveux central (SNC).

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Comment les tumeurs peuvent être détectées à l'aide du classificateur SVM :

La détection des tumeurs cérébrales utilise le classificateur SVM pour localiser une masse de cellules anormales dans une tranche de résonance magnétique (RM) et la segmentation des cellules tumorales pour déterminer la taille de la tumeur présente dans cette zone segmentée.. Pour afficher le type de tumeur, les caractéristiques extraites de la partie segmentée seront formées à l'aide d'un réseau neuronal artificiel.

La détection des tumeurs cérébrales est un problème sérieux en science de l’imagerie. En général, la taille et le type de tumeur déterminent la gravité de la maladie. Une étape cruciale dans l’objectif de l’analyse des images IRM cérébrales consiste à extraire la limite de la tumeur et la région tumorale.

Le logiciel MATLAB a été utilisé pour créer un composant de tumeur cérébrale. Il s'agit d'une approche basée sur un logiciel qui vise à détecter et segmenter la tumeur cérébrale du cerveau normal.

La détection d’une tumeur peut se faire selon les étapes suivantes::

• Acquisition d'image
• Prétraitement
• Opération morphologique
• Segmentation
• Extraction et sélection de fonctionnalités
• Classificateur SVM

Si une tumeur est détectée suite à cette étape, arrêter la procédure à ce stade. Et sinon, la classification tumorale se fait en utilisant le multi-SVM.

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