I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   1 5 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   2 01 9 ,   pp .   1337 ~ 1344   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 5 .i 3 . pp 133 7 - 1344             1337       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i ae s c or e . c om / j our na l s / i nde x . php/ i j e e c s   A u t o m a t e d   b r a i n   t u m o r   seg m e n t a t i o n   a n d   c l a ss i f i c a t i o n   f o r   M R I a n a l y si s   sy st e m         N o r h as h i m ah   M o h d   S aad 1 ,   M u h am ad   F ai z al   Y aa k u b 2 ,   A b d u l   R ah i m   A b d u l l ah 3   N o r   S h ah i r ah   M o h d   N o o r 4 ,   N u r   A z m i n Zai n a l 5 ,   Wi r H i d ayat  M o h d   S aad 6   1 , 4 , 5 , 6 F a c ul t y   of   E l e c t r o ni c   a nd   C o m put e r   E ng i ne e r i ng ,   U ni v e r s i t i   T e kni k a l   M a l a y s i a   M e l a k a ,   M a l a y s i a   2 F a c ul t y   of   E l e c t r i c a l   a nd   E l e c t r o ni c   E ng i ne e r i ng   T e c hno l o gy ,   U ni v e r s i t i   T e k ni k a l   M a l a y s i a   M e l a k a ,   M a l a y s i a   3 F a c ul t y   of   E l e c t r i c a l   E ng i n e e r i ng ,   U n i v e r s i t i   T e k ni ka l   M a l a y s i a   M e l a ka ,   M a l a y s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e D ec   2 1,   2018   R e v i s e M a r   10,   20 1 9   A c c e pt e A p r   25 ,   201 9       T hi s   pa pe r   pr o po s e a   ne w   a na l y s i s   t e c hni q ue   o f   br a i t um o r   s e g m e nt a t i o a nd  c l a s s i f i c a t i o f o r   F l u i A t t e nu a t e I nv e r s i o R e c o v e r y   ( F L A I R )   M a g ne t i c   R e s o na nc e   I m a g e s   ( M R I ) .   25  F L A I R   M R I   i m a g e s   w e r e   c o l l e c t e f r o m   o nl i ne   da t a ba s e   o f   M u l t i m o da l   B r a i T um o r   S e g m e nt a t i o C ha l l e ng e   2015  ( B R a T S 15 ) .   T h e   a na l y s i s   c o m pr i s e d   f o ur   s t a g e s   w hi c a r e   pr e p r o c e s s i ng ,   s e g m e nt a t i o n ,   f e a t u r e   e x t r a c t i o a nd  c l a s s i f i c a t i o n.   F uz z y   C - M e a ns   ( F C M )   w a s   pr o po s e d   f o r   br a i n   t um o r   s e g m e nt a t i o n.   M e a n ,   m e d i a n,   m o de ,   s t a nda r de v i a t i o n ,   a r e a   a nd  pe r i m e t e r   w e r e   c a l c ul a t e a nd  ut i l i z e a s   t he   f e a t ur e s   t o   be   f e i nt o   a   r ul e - ba s e c l a s s i f i e r .   T he   s e g m e nt a t i o pe r f o r m a nc e s   w e r e   a s s e s s e b a s e o J a c c a r d,   D i c e ,   F a l s e   P o s i t i v e   a nd  F a l s e   N e g a t i v e   R a t e s   ( F P R   a n F N R ) .   T he   r e s ul t s   i nd i c a t e   t ha t   F C M   o f f e r e hi g s i m i l a r i t y   i ndi c e s   w hi c w e r e   0 . 74  a nd  0. 83  f o r   J a c c a r a nd  D i c e   i nd i c e s ,   r e s pe c t i v e l y .   T he   t e c hn i que   c a po s s i bl y   pr o v i de   hi g a c c ur a c y   a nd  ha s   t h e   po t e nt i a l   t o   d e t e c t   a nd   c l a s s i f y   br a i t um o r   f r o m   F L A I R   M R I   da t a b a s e .     Ke y w or ds :   Cl a s s i f i c a t i o n     F uz z y   C - M e a n s   M R I   S e gm e n t a t i o n   T um o r     C opy r i gh t   ©   201 9   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   N o r ha s h i m a M o hd  S a a d ,     F a c ul t y   of   E l e c t r o ni c   a nd  Co m put e r   E n g i n e e r i ng,     U n i v e r s i t i   T e kni ka l   M a l a y s i a   M e l a ka ,     J a l a H a n T u a h   J a y a ,   76100   D u ri a T u n gg a l ,   M e l a ka ,   M a l a y s i a .     E m a i l :   n o rha s h i m a h@ u t e m . e du . m y       1.   I N TR O D U C TI O N     B r a i t u m o r   i s   o n e   o f   t h e   m a i l e a d i n d i s e a s e s   w h i c h   c a us e s   h u m a de a t h.   I t   h a s   b e c o m e   t h e   s e c o n m o s t   i m po rt a nt   c a us e   of   de a t h   r e l a t e t o   c h i l d r e n   a n d   y o un a du l t s   [1] .   Ce nt r a l   B r a i n   T um o r   R e gi s t r y   of   t h e   U n i t e S t a t e s   (CB T RU S r e po r t e 64, 530  c a s e s   of  p r i m a r y   b r a i n   a n c e n t ra l   n e r v o us   s y s t e m   t um o r s   a t   t h e   e n o 2011  [1].   T hi s   b r a i n   t um o r   i s   k n o w n   a s   a   m a s s   t ha t   i s   f o r m e by   t h e   a c c um ul a t i o n   o a b n o r m a l   c e l l s   [2]  t h a t   g r o w   o ut   of   c o n t r o l .   M a g n e t i c   R e s o n a n c e   Im a g i n (M R I)  i s   p ri m a ri l y   a ppl i e i c l i ni c a l   pra c t i c e   i n   s c a nn i ng  a nd  e xa m i n i ng  b ra i n   t u m o r .   V a r i o us   t y pe s   of   m o da l i t i e s   us e   M R t o   di a gn o s e   t h e   b ra i t um o r.   T h e   f un c t i o n   o f   t h e s e   m o da l i t i e s   i s   t o   pr o duc e   h i g h   l e v e l   of   c o n t ra s t   f o r   t h e   b r a i n   i m a ge .   F u r t h e r m o r e ,   i t   a l s o   e nh a n c e s   t h e   i m a ge   qu a l i t y   a n d a t a   g a i n e d.   F l ui d   A t t e nua t e I n v e r s i o n   R e c o ve r y   (F L A I R i s   t h e   m o da l i t y   us e fo r   b r a i n   t u m o r   e xa m i na t i o n .   It   p r o v i de s   b e t t e r   v i s ua l i z a t i o n   i n   e de m a   a nd  t um o r   a s   i t   c a n   de t e c t   c o n t r a s t i v e   e l e m e n t s   a nd  e nha n c e   t h e   e ff e c t   of   t h e   pa rt i c ul a r l y   h i g h   c o n t ra s t   b e t w e e n     b a c kgr o un d   t i s s ue   [3] .   A l t h o ug h   M R i s   w i de l y   us e d   f o r   di a g n o s i s   of  t h e   b r a i n   t u m o r ,   t h e   M R i m a ge   a l s o   pr o v i de s   l a r ge   v a r i a n c e   a nd  v e r y   c o m pl e i n f o r m a t i o n   t o   t h e   s i z e ,   l o c a t i o a n t h e   i nt e n s i t y   of   t h e   b r a i n   t u m o r   [1] .   D ue   t t h a t ,   t h e   p r o c e s s   of   a n a l y z i n b ra i n   t um o r   i s   v e r y   di ff i c ul t .   It   c a n   o nl y   be   pe r fo r m e by   pr of e s s i o n a l   ra di o l o gi s t s   f o r   t h e   e xa m i na t i o n,   a n a l y s e s   a n d   f i n a l   c o n c l us i o n.   I t   i s   t i m e   c o n s um i n g   a n d   m a y   l e a ds   t o   e rr o r s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 5 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   2 01 9   :     1 3 3 7   -   1 3 4 4   1338   Co m put e a i de d i a g n o s i s   (CA D )   c a n   b e   us e a s   a   s e c o n o pi n i o n   t h a t   h e l ps   ra d i o l o gi s t s   t o   de t e c t   a n y   s us pi c i o us   l e s i o n   i n   t h e   b r a i n   s c a n   i m a gi n g .   R a di o l o gi s t s   c a n   f i na l l y   f i n t h e   c o n c l us i o n   b a s e o n   t h e   f i n di ngs .   M a n u a l   s e g m e nt a t i o i s   v e r y   t e di o us   a n d   t a ke s   l o nge r   t i m e   [4].   S e gm e n t a t i o n   s o f t w a r e   s uc h   a s   IT K - S N A P ,   3D - S l i c e r   a n M R Ic r o n   i s   c o m m o n l y   us e t o   h e l p   r a di o l o gi s t   i e xt r a c t i n g   t h e   R O o f   t h e   b ra i i m a ge   [5 - 7].   T h e s e   s o f t   w a r e s   w h i c h   a l s o   k n o w n   a s   s e m i - a u t o m a t i c   s e gm e n t a t i o h e l t h e   e xpe rt s   t o   a na l y z e   a n e v a l ua t e   t h e   b ra i i m a ge s   [8].   A l t h o ugh  s e m i - a ut o m a t i c   s e g m e nt a t i o t e c hni que s   c a gi v e   f a s t e r   r e s ul t ,   b ut   i t   a l s o   c o m e s   i n t o   b e i n di f f e r e n t   r e s ul t s   f r o m   di f f e r e n t   e xpe r t s   o r   t h e   s a m e   us e r   a t   d i f fe r e nt   t i m e s   [9].   T h e r e f o r e ,   a ut o m a t e s e gm e nt a t i o n   i n t e g ra t e w i t h   t h e   s o ph i s t i c a t e g r a p h i c a l   us e r   i nt e r f a c e   (G U I)  i s   h e l pf ul   t o   de l i n e a t e   t h e   t um o r   l e s i o n .   A b de l - m a ks o ud  e t   a l .   (201 5)  s t a t e t h a t   i m a ge   s e gm e nt a t i o i s   c o n s i de r e a s   t h e   m o s t   e s s e n t i a l   a n d   c r uc i a l   p r o c e s s   f o r   f a c i l i t a t i n t h e   de l i n e a t i o n ,   c h a ra c t e r i z a t i o n ,   a n v i s ua l i z a t i o n   o f   R O i n   a n y   m e di c a l   i m a g e   [10] .   A   h y b r i c l us t e ri n t e c hni que   w a s   p r o po s e by   t h e   r e s e a r c h e r s   us i n g   k - M e a n s   a n d   F CM   a l go ri t hm   us i n T 1 ,   T a n p r o t o n   de n s i t y   i m a ge s .   T h e   o b j e c t i ve   of   d o i n g   h y b r i di z a t i o i s   t o   r e duc e   t h e   n u m b e r   o i t e r a t i o n s   r e s ul t e w i t h   l e s s   e xe c ut i o n   t i m e .   T hr e s h o l di n a n l e v e l   s e t   m e t h o w e r e   i n t e g ra t e t o   pr o v i de   a n   a c c u r a t e   b r a i n   t um o r   de t e c t i o n.   T h e   r e s ul t s   s h o w   t h a t   t h e   k - M e a n s   o b t a i n e 92. 49%  a n F CM   ob t a i n   95. 23%   a c c ura c y .   T e l r a n d h e   e t   a l   (20 16)  p r o po s e k - M e a n s   c l us t e ri n g   a n d   S uppo r t   V e c t o r   M a c h i n e   (S V M )   f o r   c l a s s i f i c a t i o o f   b r a i n   t um o r   f r o m   b e n i g a nd  m a l i g na nt   us i ng  M R i m a ge s   [11] .   T h e   i m a ge   w a s   pr e p r o c e s s e w i t h   m e di a n   f i l t e r,   m o rp h o l o gi c a l   o pe r a t i o n   a n w a v e l e t   t r a n s f o r m   b e fo r e   s e gm e n t a t i o n   o f   t h e   b r a i t u m o us i n g   k - M e a n s   c l us t e ri n g .   H i s t o gra m   O r i e n t e G ra di e n t   (H O G w a s   a ppl i e d   t o   e xt r a c t   t h e   R O a s   t h e   c l a s s i f i e r   i n pu t   o f   S V M .   T h e   pe r c e n t a ge   a c c ura c y   ob t a i n e f r o m   t h e   pr o po s e t e c h n i q ue   i s   80%.   K i ra nm a y e e   e t   a l .   (2017)  p r o po s e a n   e ffe c t i ve   a n a l y s i s   fo r   M R b r a i n   t um o r   us i n h y b r i da t a   m i ni n te c hn i q ue s   [12].   In   t h e   p r o po s e a ppr o a c h ,   s e gm e n t a t i o n   a n c l a s s i f i c a t i o n   t e c hni que s   w e r e   a ppl i e us i n g   N e a r e s t   N e i g h b o r   w i t h   G e n e r a l i z a t i o (N N ge ),   B e s t - F i r s t   D e c i s i o n   T r e e   (B F T r e e ),   L A D T r e e ,   a n R a n do m   F o r e s t   c l a s s i f i e r s .   T h e s e   t e c hni que s   w e r e   a b l e   t o   c l a s s i fy   t h e   t y pe   of   a b n o r m a l   a nd  n o rm a l   r e gi o n   i n c l ude   t um o r   r e g i o n   f r o m   t h e   b ra i n   d a t a s e t .   T h e   a c c ura c y   fo r   N N g e ,   B F T r e e ,   de c i s i o n   t r e e ,   L A D t r e e   a n R a n do m   F o r e s t   i s   9 6. 3 %,   66 . 7% ,   66. 7 %,   85 . 2%   a nd  9 6. 3 %,   r e s pe c t i v e l y .   H a v a e i   e t   a l .   (2016)   p r o po s e Co n vo l ut i o n a l   N e u r a l   N e t w or k   (CN N t h a t   w a s   a b l e   t o   s e gm e nt   75   pa t i e nt s   w i t h   b r a i n   t um o r   us i ng  T 1 ,   T a n F L A IR   i m a ge s   [13].   T h e   r e s ul t s   g a i f r o m   t h e   p r o po s e CN N   t e c hn i q ue   w e r e   a b l e   t o   di s t i n g ui s h   t h e   b o un da r i e s   b e t w e e n   t u m o r   s ub - c l a s s   a n i m p r o v e   t h e   D i c e   i n de o n   a l l   t um o r e gi o n s .   H ow e ve r ,   t h e   d ra w b a c of   t hi s   t e c hn i q ue   i s   i t   c o n s um e h i g p r o c e s s i n t i m e .   T h e r e f o r e ,   h i g pe r f o r m a n c e   G P U   w a s   m a n d a t o r y .   B a s e o n   t h e   pr o po s e d   t e c hn i que ,   t h e   di c e   c o e ff i c i e n t ,   s e n s i t i v i t y   a n d   s pe c i f i c i t y   ob t a i i s   0 . 84 ,   0. 88  a n d   0. 84,   r e s pe c t i v e l y .   El - M e l e gy   e t   a l .   (2018 p r o po s e a a ut o m a t i c   b ra i t u m o s e gm e nt a t i o f r o m   m a c hi n e   l e a rni n g   c l a s s i f i e r   i n c l u di n g   R a ndo m   F o r e s t ,   L i n e a D i s c ri m i n a nt   A na l y s i s   (L D A a n S V M   us i ng  M R m o da l i t y   f r o m   T 1,   T a n F L A IR   i m a ge s   [14].   T h e   r e s e a r c h e r   s e gm e nt s   t h e   w h o l e   t um o r ,   t u m o r   c o r e   a nd  a c t i v e   c o r e   by   i n v o l v i n g   t h e   p r o c e s s i n g ,   f e a t u r e   e xt ra c t i o t ra i ni n g   a nd  c l a s s i f i c a t i o n   s t a ge .   T h e   p r o po s e t e c h n i que   s h o w s   t h a t   t h e   D i c e   s c o r e   o b t a i n e w a s   i n   t h e   r a n ge   0. w i t h   t h e   hi g h e s t   s c o r e   i s   f r o m   t h e   R a n do m   F o r e s t   Cl a s s i f i e r   w i t h   0 . 89.   B a t ra   a nd  K a us h i (2017)  p r o po s e d   a n   a ut o m a t i c   s e gm e nt a t i o n   a n c l a s s i f i c a t i o t e c hn i q ue   t o   de t e c t   t h e   G l i o m a s   i n   t h e   M R b r a i n   t um o r   [15] .   T h e   s e gm e n t a t i o n   t e c hni que   p r o po s e i n v o l ve d   t h e   F CM   t e c hni que   a n t h e   c l a s s i f i c a t i o n   t e c hni que   i n v o l v e   t h e   S V M   t e c hni que .   T h e   M R b ra i t u m o w a s   s e gm e n t e a nd  t h e   l e s i o n   w a s   c a t e go r i z e i n t o   t w o   t y pe s   w h i c h   a r e   m a l i g na nt   a n b e ni g n.   S V M   c l a s s i f i e r   w a s   c h o s e n   t o   c l a s s i fy   t h e   t um o r .   B a s e o n   t h e   p r o po s e t e c hn i que ,   t h e   r e s ul t s   f o r   t h e   a u t o m a t i c   s e gm e n t a t i o n   a n d   c l a s s i f i c a t i o n   w e r e   98 . 18% ,   97. 5%  a n 1 00%   f o r   t h e   a c c ur a c y ,   s e n s i t i v i t y   a n d     s pe c i f i c i t y ,   r e s pe c t i v e l y .   G ur us a m y   (2017)  p r o po s e M R b r a i n   t um o r   c l a s s i f i c a t i o us i n f o ur   t y pe s   of   m a c hi n e   l e a rni n g   c l a s s i f i e r s   w h i c h   w e r e   a na l y z e u s i ng  N e u r a l   N e t w o r k,   k - N N ,   N a ï v e   B a y e s   a n S V M   [ 17] .   T h e   s e gm e nt a t i o t e c hn i q ue   pr o po s e w a s   t h e   k - M e a n s   c l us t e ri n t e c hn i que .   T h e   r e s ul t s   o b t a i n e f o r   t h e   N e ur a l   N e t w o r k,   k - N N ,   N a ï v e   B a y e s   a n S V M   w a s   97,   96, 93. a n 98 ,   r e s pe c t i v e l y .   G upt a   a nd  K ha nna   (20 19 de v e l o pe a   f a s t   a n e ff i c i e n t   CA D   s y s t e m   t o   de t e c t   t um o r   f r o m   b r a i n   M R da t a   [1 6 ].   B l o c b a s e s e gm e n t a t i o n   w a s   a ppl i e t o   s e gm e n t   t u m o r o us   r e gi o n .   T h e n,   m e a n,   h o m o ge n e i t y ,   c o nt r a s t ,   di r e c t i o na l i t y   a n m o m e nt s   w e r e   e xt r a c t e t o   b e   fe i n t o   c l a s s i f i c a t i o n   s t a ge .   T h e   e xt ra c t e fe a t u r e s   w e r e   t h e n   c l a s s i f i e a s   t um o r   o r   n o n - t um o r   us i n g   t hr e s h o l di ng  o f   b l o c w i s e   m a t c hi n g .   A c c ura c y   a n d   p r e c i s i o n   v a l ue s   o b t a i n e t hr o ug t h e   e xpe ri m e nt s   w e r e   97. 93   %   a nd  9 7. 76   %   r e s pe c t i v e l y .     F uz z y   C - M e a n s   (F CM s e gm e n t a t i o n   ha v e   b e e n   p r o po s e by   m a n y   r e s e a r c h e r s   f o r   w i de   v a r i e t y   o a ppl i c a t i o n s   [18 ].   It   ha s   t h e   a b i l i t y   i n   r e t a i ni n g   m o r e   i n f o r m a t i o n   f r o m   t h e   o ri gi na l   i m a ge   c o m pa r e t o   o t h e s e gm e n t a t i o n   m e t h o ds   [19].   F CM   i s   a n   u n s upe r v i s e m a c hi n e   l e a rn i ng  t e c hn i que   by   c l us t e r i n t ha t   do e s   n o t   r e l y   o n   v a r i o us   s o r t s   o f   c l us t e r s   b ut   r e l y   upo n   t h e   p r e de f i n e c l a s s e s   a n t ra i n i n g   c a s e s   w h i l e   a rra n g i n t h e   da t a   o b j e c t s   [20].   It   s pe c i f i e s   m e m b e r s h i f u n c t i o f r o m   t h e   da t a   po i nt   t h a t   b e l o n gs   t o   e v e r y   c l us t e r .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A ut om a t e br a i t um or   s e gm e nt a t i on   and   c l as s i f i c at i on  f or   MR I   anal y s i s   s y s t e m   ( Nor has hi m ah   Mo hd  Saad )   1339   T h i s   s t udy   pr o po s e s   a n   a u t o m a t i c   s e gm e n t a t i o n   m e t h o t ha t   de t e c t s   a n di a g n o s e s   b r a i n   t u m o l e s i o n s   us i n g   F L A IR   i m a ge s .   T h e   a n a l y s i s   b e ga n   by   c o l l e c t i n t h e   i m a ge s   o f   b r a i n   l e s i o n   f r o m   M ul t i m o da l   B r a i n   T u m o r   S e gm e nt a t i o n   C ha l l e n ge   2015  (B R a T S ’15)  onl i n e   da t a b a s e   fo l l ow e d   by   pr e pr o c e s s i n o f   t h e   i m a ge s .   T h e   p r o po s e f r a m e w o r of   a na l y s i s   w a s   b a s e on   t h e   F CM   s e gm e n t a t i o n   t e c hn i que .   T h e   r e s ul t s   w e r e   e v a l ua t e us i n J a c c a r d ,   D i c e ,   F a l s e   P o s i t i v e   a n F a l s e   N e ga t i v e   R a t e s   (F P R   a n F N R ).   T h e   a c c u r a c y   of   t h e   a ut o m a t i c   s e gm e n t a t i o n   m e t h o w a s   e v a l ua t e a c c o r di n t o   t h e   f e a t ur e   e xt r a c t i o n   a nd  c l a s s i f i c a t i o m e t h o t o   c l a s s i f y   b e t w e e n   b ra i t um o a nd  n o r m a l   b ra i n.       2.   R ES EA R C H   M ET H O D O L O G Y   2 . 1 .      P r o p o s e d   A n al ys i s   F r am e w o r k   A s   de pi c t e i n   F i gu r e   1,   t h e   a n a l y s i s   f r a m e w o r b e ga n   by   c o l l e c t i n F L A IR   M R i m a ge s   of   b r a i t um o r   l e s i o n   us i ng  o n l i n e   da t a b a s e   pr o v i de i n   [21] - [23] ,   fo l l ow e by   pr e pr o c e s s i n s t a ge .   S e gm e n t a t i o n   t e c hn i q ue   w a s   o b t a i n e t o   a c c ur a t e l y   de l i n e a t e   t h e   r e gi o n   o f   i n t e r e s t   (R O I)  of  t h e   b r a i n   t um o r   l e s i o n.   T h e n,   f e a t ur e s   e xt ra c t i o n   a n c l a s s i f i c a t i o n   w e r e   a ppl i e a n t he   pe r fo r m a n c e   of   t h e   pr o po s e t e c hn i que   w a s   e v a l ua t e d.     2 . 2 .      I m agi n g   P ar am e t e r   F L A IR  M R i m a ge s   w e r e   ga i n e f r o m   t h e   M ul t i m o da l   B ra i n   T u m o r   S e gm e n t a t i o n   C h a l l e n ge   b y   M ul t i m o da l   B R a T S ’15  da t a b a s e   o n l i n e   [21] .   T h e s e   da t a   c om p r i s e M R m o da l i t y   w i t h   M H A   f o r m a t   i n   16   b i t s   a n w e r e   c o n v e r t e i nt o   N e ur o i m a g i n I n f o rm a t i c s   T e c hn o l o g y   In i t i a t i v e   (N IF T I)   f o r m a t   us i ng  I T K - S N A P   s of t w a r e .   T h e   f o r m a t   o f   t h e   da t a s e t   w a s   t h e n   c h a nge t o   D i gi t a l   I m a g i n a n Co m m u ni c a t i o n s   i M e di c i n e   (D ICO M f o r m a t   us i ng  (X M e dCo n   a pp l i c a t i o ns .   T h e   da t a s e t   w a s   e n c o de i n   8 - b i t   D ICO M   t o   s t a n d a r di z e   e a c h   i m a ge   f o r   t h e   pr o po s e s e gm e n t a t i o n   m e t ho d.   T h e   pa r a m e t e r   o f   t h e   da t a s e t   w a s   240  240  of   pi xe l   r e s o l ut i o n   w i t h   25  s l i c e s   of   e a c h   pa t i e nt .   E a c da t a s e t   w a s   pr o v i de w i t r e f e r e n c e   i m a ge   t o   c o m pa r e   w i t t h e   p r o po s e s e gm e n t a t i o m e t h o o f   t h e   R O f o r   b r a i t um o l e s i o n .       2 . 3    P r e p r o c e s s i n g   T h e   p r e p r o c e s s i n s t a ge   w a s   pe r f o r m e t o   i m p r o v e   t h e   b ra i t um o r   i m a ge s .   N o rm a l i z a t i o i nt e n s i t y   w a s   a ppl i e t o   n o rm a l i z e   t h e   pi xe l   i n t e n s i t y   v a l ue .   T h e   a c t u a l   M R i m a ge   t ha t   c o n t a i n e 16 - b i t   de pt h   p i xe l   i n t e n s i t y   w a s   n o rm a l i z e a n w a s   dow n - s a m pl i n i nt o   8 - b i t   de pt h   p i xe l   i nt e n s i t y   v a l ue   t o   s t a nda r d i z e   t h e   i n put   i m a ge   w i t h   t h e   M R d a t a s e t .   T h e   i m a ge   n o rm a l i z a t i o n   w i t i t s   h i s t o gra m   i s   a s   s h o w n   i n   F i gu r e   2 .           F i gu r e   1 .   F l o w c h a r t   o f   t h e   A na l y s i s           F i gu r e   2 .   I m a ge   a f t e n o rm a l i z a t i o n   w i t i t s   h i s t o gra m     FLA I R   P r ep r o ce s s in g   Stag e   S eg m en tati o n   T e c h n iq u e   Featu r es  Ex trac ti o n  /  C las s i f icatio n       P er f o r m a n ce   Ev alu a ti o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 5 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   2 01 9   :     1 3 3 7   -   1 3 4 4   1340   2 . 4    S e gm e n tati o n   F CM   w a s   t h e   c l us t e r i n g   m e t h o pe r f o r m e by   gr o upi n g   o po r t i o n i n g   t h e   i n f o r m a t i o n   p a t t e rn  w i t h   r e s pe c t   t o   t h e   de s i r e i n f o r m a t i o n   pa t t e rn   g r o up  [24].   E a c h   da t a   po i nt   i n   t h e   da t a   c l us t e ri n b e l o n ge t t h e   de gr e e   o f   c e r t a i c l us t e r   by   a   m e m b e r s hi v a l ue .   F CM   m e t h o c o n s i s t e o f   n   v e c t o r s   c o l l e c t i o n   w h i c w a s   c l a s s i f i e t hr o ug h   t h e   f uz z y   gr o up  of   c   t o   f i n t h e   c l us t e r   c e n t e r   i n   e v e r y   gr o up.   T h e   f uz z y   p o r t i o ni n w a s   a ppl i e t o   a   da t a   po i n t   gi v e i t h e   m e m b e r s h i p   v a l ue s   w h i c c o ul s pe c i fy   t h e   v a l ue s   b e t w e e n   z e r o   a n d   f r o m   t h e   c l us t e r   de g r e e   o f   be l o n gi n g .   T h e   s u m m a r i z e s t e p   o f   F C M   f r a m e w o r i s   a s   f o l l ow s   [25]:   S t e 1:   S e l e c t   t h e   i m a ge   a f t e r   t h e   p r e p r o c e s s i n p r o c e s s   S t e 2:   Co n v e r t   t h e   i m a ge   f o r m a t   t o   do ub l e   t o   e nh a n c e   t h e   ra n ge   o f   t h e   p i xe l   S t e 3:   Ide n t i fy   t h e   n u m b e r   o f   t h e   i t e ra t i o   S t e 4:   O b t a i t h e   s i z e   o f   t h e   i m a ge     S t e 5:   R e pe a t   t h e   s t r uc t u r e   by   c a l c ul a t i n g   t h e   po s s i b l e   di s t a n c e     S t e 6:   Ca l c ul a t e   t h e   po s s i b l e   di s t a n c e   by   r e pe a t i ng  t h e   m a t r i f o r   ge n e ra t i n g   t h e   l a r ge   i t e m   S t e 7:   Ide n t i fy   l a rge   c o m po n e nt   o f   da t a   o f   t h e   pi xe l   by   s t a r t i n g   t h e   i t e ra t i o n   S t e 8:   S t o t h e   i t e ra t i o n   i f   t h e   po s s i b l e   i de nt i f i c a t i o e l a ps e s     S t e 9:   S e gm e nt a t i o n   i s   ge n e ra t e d   T h e   m e m b e r s h i p   m a t ri U   i s   i n i t i a l i z e w i t h   i nt e n s i t y   c l us t e r   v a l ue s   f r o m   t o   1.   T h e   a l go ri t hm   i s   b a s e o n   t h e   m i ni m i z a t i o o f   t h e   o b j e c t i v e   f un c t i o n,   a s   s h o w i ( 1 )   [25 ].     =  2 , 1 < 0 = 1 = 1   (1)     w h e r e :   m   =   r e a l   num b e ≥  1,      =   m e m b e r s hi de g r e e   o f     i t h e   c l us t e j ,       o f   d - di m e n s i o n a l   m e a s u r e da t a ,     =   d - d i m e n s i o c e nt e o f   t h e   c l us t e r,     =   a n y   n o r m   e xp r e s s i ng  t h e   s i m i l a ri t y   be t w e e n   a n y   m e a s u r e da t a   a n d   t h e   c e n t e r .     F uz z y   pa r t i t i o n i n o f   t h e   obj e c t i v e   f un c t i o n   w a s   c a rr i e o ut   t hr o ug h   a n   i t e ra t i v e   o pt i m i z a t i o n   s h o w n   a b ov e ,   w i t h   t h e   upd a t e   o f   m e m b e r s h i p      a n t h e   c l us t e c e n t e r s     by :      = 1 ( ) 2 1 = 1   ,    .    = 1     = 1   (2)     W h e  { |  ( + 1 )  ( ) | } < ,   t h e   i t e ra t i o w i l l   s t o p,   w h e r e     i s   t h e   t e rm i na t i o c ri t e r i o b e t w e e n   0   a n d   1 ,   a n d     i s   t h e   i t e ra t i o s t e ps .     T h i s   p r o c e dur e   c o n v e r ge t o   a   l o c a l   m i ni m um   o a   s a d d l e   po i nt   o f   .   T h e   a l go r i t h m   o f   t h e   fo l l ow i n g   s t e ps   i s   de s c r i b e b e l ow :     1.   = [  ]  , ( 0 )   i s   i ni t i a l i z e d   w i t h   t h e   ra n do m   v a l ue s   b e t w e e n   z e r o   a n d   o ne .   2.   Ca l c u l a t e   t h e   c l us t e o f   c e n t e r,   us i n ( 3 ) .        .    = 1     = 1   (3)     3.   ( ) , ( + 1 )   i s   up da t e d.   4.   Ca l c u l a t e   t h e   t a b l e   o f   t h e   f uz z y   m e m b e r s h i f u n c t i o n,   us i ng  ( 4 ) .      = 1 ( ) 2 1 = 1   (4)     5.   S t o w h e ( + 1 ) ( ) < ;   o t h e r w i s e   r e t u rn  t o   s t e 2 .     T h e   b i na r y   i m a ge   a n t hr e s h o l l e v e l   w e r e   ob t a i n e f r o m   F CM   m e t h o by   t h e   m a t l a b   c o m m a n d   f c m t hr e s h   f o r   F CM .   T h e   c h a nge   f o r   t h e   c ut - o ff   po s i t i o n   w a s   u n t i l   t o   i ndi c a t e   t h e   c ut   b e t w e e n   t h e   s m a l l   a n m i ddl e   c l a s s e s   a n d   t h e   m i ddl e   a n d   l a r ge   c l a s s e s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A ut om a t e br a i t um or   s e gm e nt a t i on   and   c l as s i f i c at i on  f or   MR I   anal y s i s   s y s t e m   ( Nor has hi m ah   Mo hd  Saad )   1341   2 . 5     F e a tu r e   Ex tr a c ti o n   F e a t u r e   e xt r a c t i o n   w a s   a p pl i e t o   r e pr e s e nt   t h e   c ha r a c t e r i s t i c s   of   t h e   R O w h i c h   w e r e   o b t a i n e f r o m   t h e   s e gm e n t a t i o n   r e s ul t s   us i n s t a t i s t i c a l   d a t a .   T h e   s t a t i s t i c a l   da t a   w e r e   c a l c ul a t e us i n t h e   f o r m ul a s   o m e a n ,   m e di a n,   m o de ,   s t a nda r d   de v i a t i o n ,   a r e a   a nd  pe r i m e t e r   of   t h e   R O I.   E a c v a l ue   o f   t h e   s t a t i s t i c a l   d a t a   w a s   t o   de t e rm i n e   t h e   l o c a t i o n ,   s h a pe   a n d   o t h e e l e m e n t s   i t h e   l e s i o n s   [2 6].     = 1 ( ) = 1 = 1   (5)     = 1 ( ( ) ) = 1 = 1   (6)     = 1 2 ( + 1 )    (7)       =    (   )   (8)       = 2   (9)       3.   R ES U LTS   A N D   A N A L Y S I S   3. 1 .      S e gm e n tati o n   R e s u l ts   T a b l e   s h o w s   t h e   r e s ul t s   o f   b r a i n   t u m o r   w i t h   F CM   s e g m e nt a t i o n   c o m pa r e w i t h   t h e   m a n u a l   r e f e r e n c e   i m a ge   gi v e n   i t h e   d a t a s e t .   T h e   o b t a i n e s e gm e n t   i s   c o m pa r e w i t h   t h e   e xt r a c t e m a n u a l   s e gm e n t   i n   t e rm s   o i t s   s i m i l a r i t y   a n t h e   t um o r   a r e a .   A s   p r e s e n t e i n   T a b l e   1,   t h e   ob t a i n e F CM   s e gm e n t a t i o n   r e s ul t s   ha v e   b e e n   qui t e   s a t i s f a c t o r y .   H ow e v e r ,   du e   t o   t h e   e xi s t e n c e   of  n o i s e ,   F CM   do e s   n o t   c o n s i de r   t h e   s pa t i a l   i n f o r m a t i o w h i c h   m a ke s   i t   s e n s i t i v e   t o   t h e   n o i s e .   T h e   t a b l e   po r t ra y s   t h e   F L A IR ,   m a n u a l   r e f e r e n c e   a n d   F CM   r e s ul t s   f o r   t u m o s e gm e n t a t i o n .       T a b l e   1 .   T h e   S e gm e n t a t i o n   R e s ul t s   o f   t h e   B ra i T um o r   L e s i o n s   F L A IR   M a n u a l   R e fe r e n c e   F CM   R e s u l t                         F i gu r e   s h o w s   t h e   pe r f o r m a n c e   r e s ul t s   o f   J a c c a r i nde x   f o r   t h e   b r a i t u m o r   l e s i o n s .   O nl y   pa t i e n t   10  s h o w e s a m pl e s   of   J a c c a r i n de b e l ow   0. w i t t h e   i n de of   0. 43.   T h e   hi g h e s t   i nde o f   t h e   J a c c a r i n de w a s   i n   pa t i e nt   w i t h   t h e   r e a di n o f   0. 93.   F i gu r e   s h o w s   t h e   r e s ul t s   of   t h e   D i c e   i n de x.   A l l   o f   t h e   pa t i e n t s   ob t a i n e D i c e   i n de a b o ve   0. w i t h   t h e   l o w e s t   v a l ue   o 0. i n   pa t i e n t   10 .   T h e   h i g h e s t   s a m p l e   of   t h e   D i c e   i n de w a s   0. 96  i n   pa t i e n t   5 .   F i gu r e   s h o w s   t h e   r e s ul t   o t he   F P R   pe r fo r m a n c e ,   t ha t   m e a s u r e s   t h e   i n de of  ov e r s e gm e n t a t i o n   e rr o r.   O n l y   pa t i e nt   10  f a i l e t o   ob t a i e r r o r   ra t e   b e l ow   0. w i t h   t h e   v a l ue   of   0. 56.     T h e   l o w e s t   e r r o r   w a s   ob t a i n e i n   pa t i e n t   4 ,   13 ,   14,   17  a n 2 w i t h   t h e   F P R   r e a di n o f   0.   F i gur e   s h o w s   t h e   r e a d i n gs   o f   t h e   F N R   pe r fo r m a n c e   f o r   un de r s e gm e n t a t i o n   e rr o r.   A l l   o f   t h e   pa t i e n t   s a m p l e s   ob t a i n e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 5 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   2 01 9   :     1 3 3 7   -   1 3 4 4   1342   b e s t   r e s ul t s   w h i c h   w e r e   be l ow   0. w i t h   t h e   hi g h e s t   r e a di ng  a t   0. 41  a nd  t h e   l o w e s t   r e a di n a t   0. 001  f r o m   pa t i e nt   1 0.           F i gu r e   3 .   J a c c a r d   I n de x   R e s ul t s   f o r   F CM   S e gm e n t a t i o n           F i gu r e   4 .   D i c e   I nde R e s ul t s   f o r   F CM   S e gm e nt a t i o n           F i gu r e   5 .   F P R   R e s ul t s   f o r   F CM   S e gm e n t a t i o n           F i gu r e   6 .   F N R   R e s ul t s   f o r   F CM   S e gm e n t a t i o n   0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 In d e x   V a l u e P a t i e n t J a c c a rd   In d e x 0 0 . 5 1 1 . 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 In d e x   V a l u e P a t i e n t D i c e   In d e x 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 P e rf o rm a n c e   V a l u e P a t i e n t F a l s e   P o s i t i v e   Ra t e   (F P R) 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 7 18 19 20 21 22 23 24 25 Pe r fo r m a n ce   V a l u e Pa ti e n t F N R Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A ut om a t e br a i t um or   s e gm e nt a t i on   and   c l as s i f i c at i on  f or   MR I   anal y s i s   s y s t e m   ( Nor has hi m ah   Mo hd  Saad )   1343   3. 2 .      F e a tu r e   Ex tr a c ti o n   an d   C l as s i fi c at i o n   R e s u l ts     T a b l e   s h o w s   t h e   f e a t ur e   e xt r a c t i o n   us i n m e a n,   c o m pa c t ne s s ,   m e di a n   a nd  b o un da r y ,   e xpl a i n e i S e c t i o n   2.   F o r   e a c h   f e a t u r e ,   m i n i m um   a n m a x i m u m   v a l ue s   c o rr e s po n di n t o   a l l   f e a t u r e s   w e r e   i de n t i f i e fo r   t um o r   a n n o rm a l   i m a ge s .   T h e   r a n ge   o b t a i n e f o r   e a c h   f e a t ur e   p r o duc e a   t hr e s h o l v a l ue   r e s pe c t i v e   t i t .   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   t h e   b r a i n   i s   t u m o r   i f   t h e   f e a t ur e   v a l ue s   l i e   i n   t h e   t hr e s h o l r a nge   o f   b r a i t u m o   M R I,   e l s e   t h e   M R i s   n o rm a l .       T a b l e   2 .   T h e   F e a t u r e   E x t r a c t e d   f r o m   t h e   B ra i A r e a   S y m b o l   Bra i n   T u m o r   N o r m a l   Bra i n   Ra n g e   M i n   M a x   M i n   M a x   M e a n   0 . 3 4   0 . 8 7   0 . 1 2   0 . 3 9   Co m p a c t n e s s   13   433   1 4 . 5   1 8 . 9   M e d i a n   0 . 3 3   0 . 9 5   0 . 1 3   0 . 5 6   Bo u n d a ry   0 . 2   0 . 7 5   0 . 0 9   0 . 3 7       T h e   a c c ura c y   of   t h e   b ra i t u m o s e gm e nt a t i o w a s   96%  o v e r   25  s a m p l e s   of   i m a ge .   T h i s   i s   due   t o   t h e   P a t i e n t   25  ha s   o b t a i n e b e l ow   t h a n   0 . i n   t h e   m e a n   v a l ue .   S uppo s e dl y   t h e   R O b r a i n   t um o r   l e s i o n s   m us t   pr o v i de   hi g h e r   i nt e n s i t y   v a l ue   w h i l e   n o rm a l   b r a i m us t   p r o v i de   l o w e r   i nt e n s i t y   v a l ue .       4.   C O N C LU S I O N   In   t h i s   s t udy ,   t h e   F CM   s e gm e n t a t i o n   m e t h o i s   i m pl e m e n t e fo r   t h e   s e gm e nt a t i o n   o f   b r a i n   t u m o us i n F L A IR   i m a ge s .   T h e   s e gm e n t a t i o n   t e c hn i que   w i t h   t he   m a n ua l   r e f e r e n c e   f r o m   t h e   s a m e   da t a b a s e   i s   c o m pa r e t o   v e r i fy   t h e   a c c ura c y .   T h e   r e s ul t s   f o r   t h e   J a c c a r i n de x,   D i c e   i n de x,   F P R   a nd  F N R   a r e   0. 74,   0. 83,   0. 11   a n d   0 . 14 ,   r e s pe c t i v e l y .   B a s e o n   t h e s e   r e s ul t s ,   F CM   g i v e s   be t t e r   s e g m e nt a t i o r e s ul t   f o r   t h e   b r a i t um o r   b a s e o n   t h e   h i g v a l ue s   o f   J a c c a r i nde a n d   D i c e   i n de a nd  l o w   v a l ue s   o f   F P R   a n F N R .   T h e   s e gm e nt a t i o n   m e t h o p r o po s e c a n   s e gm e n t   t h e   b r a i n   t um o r   l e s i o n s   i n   25   s a m pl e s   o f   pa t i e n t s   a n i t   i s   a l s o   s ui t a b l e   fo r   t h e   a n a l y s i s   a n d   c l a s s i f i c a t i o n.       A C K N O WL ED G E M EN TS   T h e   a u t h o r s   w o ul l i ke   t o   t ha n U ni v e r s i t i   T e kni ka l   M a l a y s i a   M e l a k a   a n M i n i s t r y   o f   H i gh e E duc a t i o f o r   s uppo rt i n g   t hi s   r e s e a r c h   u nde P J P / 201 7/ F T K / H I14/ S 01546.       R EF ER EN C ES   [ 1]   P us hp a   R a t hi ,   V .   ( 2 012 ) .   B r a i T um o r   M R I   I m a g e   C l a s s i f i c a t i o w i t F e a t ur e   S e l e c t i o a nd  E x t r a c t i o us i ng   L i ne a r   D i s c r i m i na n t   A na l y s i s .   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   I n f or m a t i o Sc i e nc e s   and   T e c hn i que s 2( 4 ) ,   p p. 1 31 - 146 .   [ 2]   R oy ,   S . ,   &   B a nd y o pa dh y a y ,   S .   K .   ( 2012 ) .   D e t e c t i o a nd  Q ua n t i f i c a t i o o f   B r a i T um o r   f r o m   M R I   o f   B r a i a n i t s   S y m m e t r i c   A na l y s i s .   I n t e r nat i o nal   J our nal   o f   I n f o r m at i on  a nd  C om m uni c a t i o T e c hnol ogy   R e s e ar c h 2 ( 6) pp. 4 77 - 483 .   [ 3]   D r e v e l e g a s ,   A .   ( 20 10) .   I m a g i ng   M o da l i t i e s   i B r a i T um o r s .   I I m ag i ng  o f   B r ai T um or s   w i t H i s t ol o gi c al   C or r e l a t i ons ,   pp . 13 - 33 .   [ 4]   G o r di l l o ,   N . ,   M o nt s e ny ,   E .   a nd  S o br e v i l l a ,   P .   ( 2 013 ) .   S t a t e   o f   t he   A r t   S ur v e y   o M R I   B r a i T um o r   S e g m e nt a t i o n.   M ag ne t i c   R e s on anc e   I m ag i n g ,   31 ( 8) ,   pp . 142 6 - 1438 .   [ 5]   M a l t b i e ,   E . ,   B ha t t ,   K . ,   P a n i a g ua ,   B . ,   S m i t h,   R . G . ,   G r a v e s ,   M . M . ,   M o s c o ni ,   M . W . ,   P e t e r s o n,   S . ,   W h i t e ,   S . ,   B l o c he r ,   J . ,   E l - S a y e d,   M .   a nd  H a z l e t t ,   H . C .   ( 2 012 ) .   A s y m m e t r i c   B i a s   i U s e r   G ui de d   S e g m e nt a t i o ns   o f   B r a i S t r uc t u r e s .   N e ur oi m age ,   59 ( 2 ) ,   pp . 1 315 - 132 3.   [ 6]   F e do r o v ,   A . ,   B e i c he l ,   R . ,   K a l p a t hy - C r a m e r ,   J . ,   F i n e t ,   J . ,   F i l l i o n - R o bi n,   J . C . ,   P uj o l ,   S . ,   B a ue r ,   C . , J e nn i ng s ,   D . ,   F e nne s s y ,   F . ,   S o nka ,   M .   a nd  B ua t t i ,   J .   ( 20 12) .   3D   S l i c e r   a s   a I m a g e   C o m put i ng   P l a t f o r m   f o r   T he   Q ua nt i t a t i v e   I m a g i n g   N e t w o r k” .   M ag ne t i c   R e s on anc e   I m ag i ng ,   30 ( 9) ,   pp . 13 23 - 1 341.   [ 7]   D e l o n - M a r t i n,   C . ,   P l a i l l y ,   J . ,   F o nl u pt ,   P . ,   V e y r a c ,   A .   a nd  R oye t ,   J . P .   ( 2013 ) .   P e r f um e r s '   E xpe r t i s e   I nduc e s   S t r uc t ur a l   R e o r g a ni z a t i o i n   O l f a c t o r y   B r a i n   R e g i o ns .   N e ur o i m ag e ,   68 ,   pp . 55 - 62 .   [ 8]   S ha r m a ,   N .   a nd   A gg a r w a l ,   L . M .   ( 20 10) .   A ut o m a t e d   M e di c a l   I m a g e   S e g m e nt a t i o T e c hn i qu e s .   J ou r na l   of   M e di c al   P hy s i c s ,   35 ( 1) ,   pp . 3 - 14 .   [ 9]   L i u,   J . ,   L i ,   M . ,   W a ng ,   J . ,   W u,   F . ,   L i u ,   T .   a nd  P a n ,   Y .   ( 201 4) .   A   S ur v e y   of   M r i - B a s e B r a i T um o r   S e g m e nt a t i o M e t ho ds .   T s i ngh u Sc i e nc e   and   T e c hn ol o gy ,   19( 6) ,   pp. 578 - 595 .   [ 10]   A bde l - M a k s o ud,   E . ,   E l m o gy ,   M .   a nd  A l - A w a di ,   R .   ( 201 5) .   B r a i T um o r   S e g m e nt a t i o B a s e o a   H y br i C l us t e r i ng   T e c hni que .   E gy pt i an   I nf or m a t i c s   J o ur n al ,   16( 1) ,   pp . 71 - 81.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   1 5 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   2 01 9   :     1 3 3 7   -   1 3 4 4   1344   [ 11]   T e l r a nd he ,   S . R . ,   P i m p a l k a r ,   A .   a nd  K e n dhe ,   A .   ( 20 16) .   I m pl e m e nt a t i o o f   B r a i T um o r   D e t e c t i o U s i ng   S e g m e nt a t i o A l go r i t hm   a nd  S V M .   I nt e r na t i ona l   J ou r na l   o C om put e r   Sc i e nc e   and  E ngi ne e r i ng ,   8 ( 7 ) ,     pp.   27 8 - 284.   [ 12]   K i r a nm a y e e ,   B . V . ,   R a j i n i ka n t h ,   T . V .   a nd  N a g i ni ,   S .   ( 2017 ) .   E f f e c t i v e   A na l y s i s   o f   B r a i T um o r   U s i ng   H y br i D a t a   M i n i ng   T e c hni q ue s .   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   A dv an c e R e s e ar c i C om p ut e r   Sc i e nc e ,   8( 7 ) ,   p p.   28 6 - 293 .   [ 13]   H a v a e i ,   M . ,   D a vy ,   A . ,   W a r de - F a r l e y ,   D . ,   B i a r d,   A . ,   C o ur v i l l e ,   A . ,   B e ng i o ,   Y . ,   P a l ,   C . ,   J o do i n,   P . M .   a n L a r o c he l l e ,   H .   ( 201 7) .   B r a i T um o r   S e g m e n t a t i o w i t D e e p   N e u r a l   N e t w o r ks .   M e d i c a l   I m age   A na l y s i s ,   35 ,   pp. 18 - 31 .   [ 14]   El - M e l e g y ,   M . T . ,   E l - M a g d,   K . M . A . ,   A l i ,   S . A . ,   H us s a i n,   K . F .   a nd  M a h dy ,   Y . B .   ( 201 8) .   A   C o m pa r a t i v e   S t udy   of   C l a s s i f i c a t i o M e t ho ds   f o r   A ut o m a t i c   M ul t i m o da l   B r a i T u m o r   S e g m e nt a t i o n” .   I I nnov a t i v e   T r e nds   i C om put e r   E ngi ne e r i n ( I T C E ) ,   20 18  I nt e r n a t i o na l   C o nf e r e nc e   o I nnov a t i v e   T r e nd s   i C o m put e r   E ng i ne e r i ng   ( I T C E   2018) ,   pp.   36 - 41 .   [ 15]   B a t r a ,   A .   a nd  K a us h i k ,   G .   ( 201 7) .   S E C T U B I M :   A ut o m a t i c   S e gm e nt a t i o a nd  C l a s s i f i c a t i o o f   T um e r i c   B r a i n   M R I   I m a g e s   us i ng   F H S   ( F C M ,   H W T   a nd  S V M ) .   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   E ng i ne e r i n Sc i e nc e ,   7( 6) ,   pp .   13190 - 13 194 .   [ 16]   G ur us a m y ,   R .   a n S ubr a m a n i a m ,   V .   ( 2017 ) .   A   M a c hi n e   L e a r ni ng   A ppr o a c f o r   M R I   B r a i T um o r   C l a s s i f i c a t i o n” .   C om put e r s ,   M at e r i al s   &   C ont i nua ,   53 ( 2) ,   pp . 91 - 10 8.   [ 17]   G upt a ,   N .   a n K ha nn a ,   P .   ( 201 5) .   A   F a s t   a nd  E f f i c i e n t   C o m put e r   A i de D i a g no s t i c   S y s t e m   t o   D e t e c t   T um o r   f r o m   B r a i M a g ne t i c   R e s o na nc e   I m a g i ng ,   I nt e r na t i o na l   J ou r na l   of   I m agi n Sy s t e m s   and  T e c hno l og y ,   25  ( 2) ,   pp .   0899 - 945 7.   [ 18]   K a nna n ,   S .   R . ,   P a ndi y a r a j a n ,   R . ,   &   R a m a t h i l a g a m ,   S .   ( 2 010 ) .   E f f e c t i v e   W e i g ht e B i a s   F uz z y   C - M e a ns   i n   S e g m e nt a t i o o f   B r a i M R I .   201 I n t .   C on f .   o f   I E E E   I nt e l l i ge nt   an A d v anc e d   Sy s t e m s   ( I C I A S) ,   pp. 1 - 6 .   [ 19]   Z .   Y a ng ,   F .   C h a ng   a nd  W .   S h i t o ng ,   ( 2 009 ) .   R o bus t   F uz z y   C l us t e r i ng - B a s e I m a g e   S e g m e nt a t i o n” .   A ppl i e So f t   C om put i ng ,   9( 1) ,   pp . 80 - 84 .   [ 20]   M a l a t hi   R . ,   &   N a d i r a ba nu  K a m a l   A .   R .   ( 2 015 ) .   B r a i n   T um o r   D e t e c t i o a nd  I de nt i f i c a t i o U s i ng   K - M e a n s   C l us t e r i ng   T e c hni que .   P r oc e e di n gs   o f   t he   U G C   Spo ns o r e N at i onal   C onf e r e nc e   on  A d v anc e N e t w or k i ng  an A ppl i c a t i ons ,   pp . 14 - 18 .   [ 21]   M ul t i m o da l   B r a i n   T um o r   S e g m e nt a t i o C h a l l e ng e   201 ( B R A T S ) .   [ o nl i ne ] .   ht t p : / / b r ai nt um or s e gm e nt a t i on . o r g/ .   [ 22]   K i s t l e r   e t .   a l .   ( 2013 ) .   T h e   V i r t ua l   S k e l e t o D a t a b a s e :   A O pe A c c e s s   R e po s i t o r y   f o r   B i o m e di c a l   R e s e a r c a nd   C o l l a bo r a t i o n” .   J ou r na l   of   M e di c a l   I n t e r ne t   R e s e ar c h ,   15( 11) ,   e 2 45 ,   pp. 1 - 14.   [ 23]   B .   H .   M e nz e   e t   a l .   ( 2 015 ) .   T h e   M u l t i m o da l   B r a i n   T um o r   I m a g e   S e g m e nt a t i o B e nc hm a r ( B R A T S ) ,   i I E E E   T r ans ac t i ons   on   M e di c a l   I m a gi n g ,   v o l .   34,   no .   10 ,   pp .   1993 - 20 24 .   [ 24]   M ud a ,   A .   F . ,   S a a d ,   N .   M . ,   A bu  B a k a r ,   S .   A .   R . ,   M u da ,   S . ,   &   A bdul l a h ,   A .   R .   ( 2015 ) .   I nt e g r a t i o o f   F uz z y   C - M e a ns   w i t C o r r e l a t i o T e m pl a t e   a nd  A c t i v e   C o n t o ur   f o r   B r a i L e s i o S e g m e nt a t i o i D i f f us i o n - W e i g ht e M R I .   A R P N   J our n al   o f   E ng i ne e r i ng   and   A p pl i e S c i e nc e s ,   V o l .   1 0,   no .   3 ,   pp .   1138 - 11 44 .   [ 25]   B i l e ni a   A . ,   S h a r m a   D . ,   R a j   H . ,   R a m a R . ,   B ha t t a c ha r y a   M .   ( 2019 )   B r a i T um o r   S e g m e nt a t i o w i t S ku l l   S t r i pp i ng   a nd  M o d i f i e F uz z y   C - M e a ns .   I n :   Sat apat h y   S. ,   J o s hi   A .   ( e ds )   I nf or m a t i on  an C om m un i c a t i on   T e c hnol o gy   f or   I n t e l l i ge nt   S y s t e m s .   S m a r t   I nnov a t i o n,   S y s t e m s   a nd   T e c hno l o g i e s ,   v o l .   106 .   S p r i ng e r ,   S i ng a po r e .   [ 26]   N . M .   S a a d ,   S y e A . R .   A bu - B a ka r ,   A . F .   M uda ,   S o br i   M u da ,   A .   R .   S y a f e e z a ,   ( 20 14) ,   I n t e r na t i o nal   J our n al   o f   E ngi ne e r i n and   T e c hno l og y   ( I J E T ) ,   6   ( 6 ) ,   p p. 2685 - 26 97.   E ng g   J o ur na l s   P ub l i c a t i o ns .   [ 27]   N .   M o hd  S a a d,   S . A . R .   A bu - B a ka r ,   S o br i   M uda ,   M .   M o kj i ,   A . R .   A bdul l a h ,   ( 201 2) .   F ul l y   A ut o m a t e R e g i o n   G r o w i ng   S e g m e nt a t i o o f   B r a i n   L e s i o i n   D i f f us i o n - w e i g ht e d   M R I .   I A E N G   I nt e r n at i on al   J o ur n al   of   C om p ut e r   Sc i e nc e ,   39 ( 2 ) ,   pp .   155 - 16 4.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.