Bildsegmentierung zur Früherkennung von Hirntumoren unter Verwendung mathematischer morphologischer Rekonstruktion

Diese Studie schlägt einen computergestützten Ansatz zur Diagnose von Hirntumoren im frühen Stadium mittels mathematischer morphologischer Rekonstruktion (MMR) vor. Das Bild wird vorverarbeitet, um Rauschen und Artefakte zu entfernen, und dann segmentiert, um Regionen von Interesse mit wahrscheinlichem Tumor zu finden. Eine große Anzahl von texturalen und statistischen Merkmalen wird aus dem segmentierten Bild extrahiert, um zu klassifizieren, ob der Hirntumor im Bild gutartig oder bösartig ist. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die segmentierten Bilder eine hohe Genauigkeit aufweisen und die Rechenzeit erheblich reduzieren. Die Studie zeigt, dass die vorgeschlagene Lösung zur Diagnose von Hirntumoren bei Patienten mit hoher Erfolgsquote eingesetzt werden kann.