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13.03.2018 | Sonderheft 6/2019

Cluster Computing 6/2019

Brain tumor detection using optimisation classification based on rough set theory

Zeitschrift:
Cluster Computing > Sonderheft 6/2019
Autoren:
T. Rajesh, R. Suja Mani Malar, M. R. Geetha

Abstract

Recently computer aided diagnosis is largely used in many clinical processes to detect, predict and analyze many abnormalities. It is clear that in medical image processing, brain tumor classification and detection plays a significant task. MRI gives anatomical structure’s information, and the potential abnormal tissues’ information. Hence in this paper a new system is proposed for detection and classification of brain tumors. The proposed system consists of feature extraction and tumor classification. In feature extraction, Rough set theory (RST) is used and for classification task particle swam optimization neural network (PSONN) is trained and tested in order to classify the MRI brain images into normal and abnormal.

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