I n d on e s i an   Jo u r n al   o f  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 .   18 ,   N o .   1 ,  A p r i l   20 20 ,   p p.   56 ~ 63   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 8 .i 1 . pp 56 - 6 3             56       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   D e t e c t i o n   a n d   r e c o g n i t i o n   o f   b r a i n   t u m o r   b a s e d   o n   D W T ,   PC A   a n d   A N N       Zah r aa   F ai s al ,   N i d h al   K .   El   A b b ad i   C o m put e r   S c i e nc e   D e p a r t m e n t ,   U n i v e r s i t y   o f   K uf a ,   E d uc a t i o n  C o l l e g e ,   I r a q       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  J un   1 7 ,   201 9   R e v i s e d  S e p  18 ,   201 9   A c c e pt e d  O c t   2 ,   20 1 9       E v e r y   da y   ov e r   100  P e r s o n  w i l l   be   di a g no s e d  w i t h  a   pr i m a r y   br a i n  t um o r   a nd  m a ny   m o r e   w i l l   be   d i a g no s e d  w i t h   a   c a nc e r .   M e d i c a l   i m a g e   p r o c e s s i ng   i s   t he   m o s t   de f y   a nd  i nv e nt i o n  f i e l d  s pe c i a l l y   M R I   i m a g i ng   t e c hni que   t ha t   s c a n s   a nd  c a p t ur e   t he   i n t e r na l   s t r uc t u r e   o f   hum a n   br a i n.   w he r e   s pe c i f i c   t y pe   di a g no s e s   o f   br a i n  t um o r   c a n   be   a   c o m pl i c a t e d   a f f a i r ,   m a k i ng   c o nf i r m a t i o n  o f   i t s   d i a g no s i s   e s s e n t i a l .   I n  t hi s   pa p e r ,   i n i t i a l l y ,   br a i n   i m a g e s   a r e   f i l t e r e d  t o   r e m o v e   unw a nt e d  pa r t i c l e s ,   t he n  a   ne w   m e t ho d  f o r   a u t o m a t i c   s e g m e nt a t i o n  o f   l e s i o n  a r e a   i s   c a r r i e d  o ut   ba s e d   o n  m e a n   a n d  s t a nda r d  de v i a t i o n.   C o m bi ni ng   bo t h  s o l i d i t y   pr o pe r t y   a nd  m o r pho l o g i c a l   o pe r a t i o n  t o   de t e c t i o n   o nl y   t um o r   f r o m   s e gm e nt e d  i m a g e .   M a t he m a t i c a l   m o r pho l o gy   s uc h  a s   c l o s e   us e d  t o   j o i n  na r r o w   br e a ks   r e g i o ns   i n  a n  o bj e c t ,   f i l l   t he   s m a l l   ho l e s   a nd   r e m o v e   s m a l l   o bj e c t s .   E m pl o y e d  w a v e l e t   t r a ns f o r m   t o   e xt r a c t   f e a t ur e s   f r o m   i m a g e s ,   f o l l o w e d  by   a ppl y i ng   p r i nc i pl e   c o m p o ne nt   a n a l y s i s   ( P C A )   t o   r e duc e   t he   d i m e n s i o ns   o f   f e a t u r e s .   E x t r a c t i o n  13  f e a t u r e   o f   s t a t i s t i c a l   a n d  t e x t u r a l   f e a t u r e s   t o   us e   t he m   a s   i np ut   t o   t h e   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k  ( A N N )   f o r   c l a s s i f i c a t i o n.   T he   a l g o r i t hm   i s   t r a i ne d  w i t h   20   o f   br a i n   M R I   i m a g e s   a n d  t e s t e d  w i t h  45  b r a i n  M R I   i m a g e s .   A c c ur a c y   f o r   t hi s   m e t ho d  w a s   e nc o ur a g e   a nd  r e a c h  ne a r l y   100%   i n  i de nt i f y i ng  no r m a l   a nd  a bno r m a l   t i s s u e s   f r o m   br a i n   M R I   i m a g e s .   T h e   pr o po s e d  a l g o r i t hm   c o m pa r e d  w i t h  o t he r   s i m i l a   w o r ks   a nd   t he i r   r e s u l t s   w a s   b e t t e r .   Ke y w or ds :   B r a i n  c a n c e r   D W T   F e a t u r e s   e xt r a c t i o n   Im a ge   p r o c e s s i n g    KNN   P CA   S e gm e n t a t i o n   C opy r i gh t   ©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e d  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 i d h a l   K .   E l   A b b a di ,     E duc a t i o n  Co l l e ge ,     U n i v e r s i t y   of   K uf a ,   I r a q .     E m a i l :   n i d ha l e l a b b a di @ uo kuf a . e du. i q       1.   I N TR O D U C TI O N   A   b r a i n   t um o r   i s   a   v e r y   da n ge r o us - t y p e   a m o n g  a l l   l i f e   t hr e a t e ni n g  d i s e a s e s   w h i c h   i s   i n c r e a s i n g   dra s t i c a l l y   a m o n g   t h e   h u m a n s .   B a s e d  o n  da t a   o b t a i n e d  f ro m   i n t e rn a t i o n a l   s c i e nt i f i c   i n s t i t u t i o n s   s uc h  a s   A m e ri c a n   Ca n c e r   S o c i e t y   (A S CO )  [1],   r a t e   o f   d e a t h   c a us e d  by   c a n c e r   i s   i n c r e a s i ng  r a pi d l y   i n   t h e   w h o l e   w o r l d  [ 2].   B ra i n  t u m o r s   c a n  ha v e   v a r i o us   f o r m s   a n d  s i z e s   m a y   a ppe a r  a t   d i f fe r e nt   l o c a t i o n s ,   w h e r e   b r a i n  t um o r   ha s   b e c o m e   o n e   of   t h e   m a i n   c a us e e s   fo r   i n c r e a s i ng  m o r t a l i t y   a m o n g  c h i l d r e n   a n d  a du l t s .   I t ' s   f o un d  t ha t  t h e   t o t a l   num b e r   o f   pe o pl e   t h a t   ha r ds h i p  a n d  dy i n g  f r o m   b ra i n   t um o r s   h a s   b e e n   i n c r e a s e d  by   300  f o r   e a c h   y e a r   du ri n g  pa s t   f e w   de c a de s .   T h e   p r i m a r y   di a g n o s i s   i s   f r e qu e n t l y   s t a t e d  a s   a   b ra i n  l e s i o n.   It   c a n  b e   c a n c e r o us   (a b n o rm a l )  o r   n o n c a n c e r o us   (n o rm a l )  [3 ] .   W h e n   n o rm a l   o r   a b n o rm a l   t u m o r s   g r o w ,   t h e y   c a n   c a us e   t h e   pr e s s u r e   i n s i de   t h e   s kul l   t o   i n c r e a s e .   T h i s   c a n   c a us e   b r a i n   s p o i l a ge ,   a n d  i t   c a n   b e   l i f e - m e n a c i n g.   B ra i n   t um o r s   a r e   c a t e go r i z e d  a s   p ri m a r y   ( B e n i g n )  o r   s e c o n da r y   (m a l i g na nt )  [4] .   P ri m a r y   b r a i n   l u m ps   ha ppe n   i n   a r o und  250, 00 0  pe o pl e   a   y e a r   g l o b a l l y ,   m a ki ng  up  l e s s   t h a n  2%  o f   c a n c e r s .   I n  c hi l d r e n   l i t t l e   t h a n  15 ,   b ra i n  t u m o r s   a r e   s e c o n d  o n l y   t o  a c ut e   l y m ph o b l a s t i c   l e uke m i a   a s   t h e   m o s t   c o m m o n   f o r m   [5].   S o   t ha t   c o m put e r   a i de d  di a g n o s i s   fo r   a ut o m a t i c   de t e c t i o n   o f  b r a i n   t um o r s   t hr o ugh   M R I  c a n   p r o v i de   h i g h l y   a c c ur a t e   r e c o n s t r uc t i o n   of  o r i gi na l   i m a ge s   o f   t h e   t u m o r   a n d  i m p r o v e   t h e   di a g n o s i s   s pe e d.   T h e   b ra i n   m a g n e t i c   r e s o n a n c e   i m a ge   (M R I)  c l a s s i f i c a t i o n   i s   o n e   of   t h e   m o s t   i m po r t a nt   f i e l ds   i n   m e di c a l   i m a ge   p r o c e s s i n g .   M a g n e t i c   r e s o na n c e   (M R)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       D e t e c t i on   and   r e c ogni t i on  o f   br ai n   t um or   bas e d  o n   D W T ,   P C A   an d  A NN   ( Z ahr aa  F ai s al )   57   i m a ge s   a r e   a   v e r y   us e f ul   t o o l   t o   de t e c t   t h e   t u m o r   g r o w t h   i n  b r a i n  b ut   p r e c i s e   b r a i n   i m a ge   s e gm e n t a t i o n   i s   a   di f f i c ul t   a n d  t i m e   c o n s um i ng  p r o c e s s   [6].   T h e   m a nua l   c l a s s i f i c a t i o n   o f   b r a i n   M R I  i m a ge   i s   n o t   a l w a y s   gi ve s   c a r e f ul   r e s u l t s   a nd  a   t i m e   c o n s um i ng.   T h e r e f o r e ,   t h e r e   i s   a n   i m po rt a nt   f o r   a u t o m a t i c   c l a s s i f i c a t i o n   us i n g   di f fe r e nt   t e c hni que s .   I n   t h e s e   t e c hn i q ue s   t h e   c l a s s i f i e r   f i r s t   t ra i n e d  w i t h   k n o w n   da t a   (i m a ge s )  t ha t   b e l o n gi n g   t o   n u m b e r   o f   c l a s s e s ,   t h e n   t h e   c l a s s i f i e r   b e c a m e   c a pa b l e   of   c l a s s i fy i n g  i n v i s i b l e   i m a ge s   a c c ur a t e l y   i n t o   a   pa r t i c ul a r  c l a s s   [7] .       2.   LI TER A TU R E  S U R V E Y   (M .   S a s i ka l a   a n d   N .   K um a r a v e l ,   2 008)  i n t r o duc e   w a v e l e t   b a s e d  t e xt u r e   f e a t ur e s   t o   di s t i n g ua i s h   b e t w e e n   b e n i g n  a nd  m a l i g na nt e   b r a i n   t u m o r.   T e xt u r e   f e a t u r e s   pe r f o r m a n c e   e v a l ua t e d  by   us i n g   n e u r a l   n e t w o r k.   T h e   f e a t u r e   o pt i m i z e r   p r o b l e m   i s   a dd r e s s e d  by   us i ng  a   ge n a t i c   a l go r i t hm   a s   a   s e a r c h  m e t h o d  [8] .     (S w a pn a l i   S a w a k a r e ,   a nd  D i m pl e   C ha ud ha r i ,   201 4)  p r e s e nt   a   k - m e a n   c l us t ri n g  m e t h o d  t o   s e gm e n t   t h e   t um o r   f o r   M R   i m a ge .   T h e   f i r s t   s t e p  i n   de c i s i o n   m a ki n g   i s   f oc us   o n   f e a t u r e s   e xt ra c t i o n   by   us i n g  G L CM   a n d  P CA ,   w hi l e   t h e   s e c o n d  s t e p  i s   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f  b e n i g n   a n d   m a l i g n a ni t   b ra i n  t u m o r   b a s e d  o n  pr o b a b i l i s t i c   n e u ra l   n e t w o r k  [9] .   (S a i d  C ha r f i   e t   a l . ,   2014)  s ugge s t e d  a   m a c h i n e   l e a rni ng  p r o c e dur e   fo r   c o m put e r - a i de d  de t e c t i o n   f o r   a ut o m a t i c   r e c o gn i t i o n   o f  b r a i n   t um o r   t hr o ug h   M R I  i m a ge s .   T h e   pr o po s e d  m e t h o d  i s   b a s e d  o n   t h e   fo l l ow i n g  c o m put a t i o n a l   t e c hni que s ;   t h e   h i s t o g r a m   de pe n de n t   t hr e s h o l di ng  f o r   i m a ge   s e gm e nt a t i o n ,   t h e   di s c r e t e   w a ve l e t   t ra n s f o r m s   f o r   f e a t u r e s   e xt ra c t i o n ,   t h e n   us i n g  P CA   fo r   r e duc i n g  t h e   di m e n s i o na l i t y   of   t h e   e xt r a c t e d  f e a t ur e s ,   a nd  t h e   f e e d  f o r w a r d  b a c k - pr o pa g a t i o n   n e u ra l   n e t w o r k  t o   c l a s s i fy   i n put s   i n t o   n o rm a l   o r   a b n o rm a l .   T h e   a c c u r a c y   of   t h e   c l a s s i f i c a t i o n  o n   b o t h   t r a i n i ng  a n d   t e s t   i m a ge s   i s   90 %  w hi c h  w a s   c o n s i de r a b l y   goo d  [10].   (N i d h a l   E l   A b b a di   e t   a l . ,   20 16)  S ugge s t e d  n e w   a l go r i t hm   fo r   de t e c t i o n   o f   b r a i n   t u m o r   b a s e d  o n   s i ngul a r   v a l ue   de c o m po s i t i o n   (S V D ) .   T h e   a l go r i t hm   f i r s t   t r a i n e d  w i t h   n o rm a l   b r a i n  M R I  i m a g e s ,   t h e n   i n   t h e   s e c o n d  s t e p  t h e   a l go ri t hm   b e c o m e   c a pa b l e   t o   c l a s s i fy   t h e   b r a i n   M R I  i m a ge s   i nt o   n o r m a l   a nd  a b n o rm a l   i m a ge   (t h a t   ha v e   a   t um o r ).   T h e   a c c u r a c y   of   t h i s   a l go ri t hm   w a s   up   t o   97%   [7] .   (N i l e s h   B h a s k a rr a o   e t   a l . ,   2 017)  p r o po s e d  B W T   a n d  S V M   t e c hn i q ue s   i m a ge   a n a l y s i s   fo r   M R I - b a s e d   b r a i n   t u m o r   de t e c t i o n   a n d  c l a s s i f i c a t i o n.   I n   t hi s   m e t h o d,   a c c ura c y   of   95%  w a s   a c h i e v e d  us i n g  s ku l l   s t ri ppi ng  w h i c h  e l i m i na t e d   a l l   n o   b r a i n   t i s s ue s   f o r   t h e   de t e c t i o n   pu r po s e   [11].       3.   M A TER I A L  A N D   M ETH O D S   3. 1 .       Tw o   D i m e n s i o n al   D i s c r e t e   Wav e l e t  T r an s fo r m (2D   D WT)    W a v e l e t   t r a n s f o r m   i s   a n   e ff e c t i v e   t oo l   fo r   f e a t ur e   e xt ra c t i o n   f r o m   M R I   b r a i n   i m a ge s ;   b e c a us e   i t   a l l o w s   a n a l y s i s   of   i m a ge s   a t   v a r i o us   l e v e l s   of  r e s o l ut i o n  due   t o  i t s   m ul t i - r e s o l ut i o n   a na l y t i c   pr o pe r t y .     T h e   m u l t i - r e s o l ut i o n   r e p r e s e nt a t i o n  c a n   p r o v i de   a   s i m pl e   m e t h o d  f o r   e xpo un di n g   t h e   i n f o r m a t i o n  a b o ut   i m a ge s .   T h e   2D   di s c r e t e   w a v e l e t   t r a n s f o r m   c a n   de c o m po s e   a n   i m a ge   i n t o   f o ur   di f fe r e nt   r e s o l ut i o n s   o f   s ub - b a n ds ,   c o rr e s po n di n g  t o   l o w   f r e que n c i e s   i n   t h e   h o r i z o nt a l   di r e c t i o n   a n d  hi g h  f r e que n c i e s   i n  t h e   v e r t i c a l   di r e c t i o n   L H   (ve r t i c a l   de t a i l s ),   hi g h   f r e que n c i e s   i n   t h e   h o ri z o nt a l   di r e c t i o n   a n d  l o w   f r e que n c i e s   i n   t h e   v e r t i c a l   di r e c t i o n   H L   ( h o r i z o nt a l   de t a i l s ) ,   l o w   f r e que n c i e s   i n  b o t h   di r e c t i o n s   L L   (a pp r o xi m a t i o n   i m a g e )  a n d  hi g h  f r e que n c i e s   i n  b o t h   d i r e c t i o n s   H H   (di a go n a l   de t a i l s )   [ 12,   13] .     3. 2 .       P r i n c i p al   C o m p o n e n t  A n al ys i s   (P C A )   S upe r f l uo us   f e a t ur e s   i n c r e a s e   t h e   c a l c ul a t i o n   t i m e s   a nd  m e m o r y   s t o r a ge   w h i c h   a t   t i m e s   c a us e s   s o m e   c o m pl e xi t i e s   i n   t h e   t u m o r   c l a s s i f i c a t i o n ,   a n d   s o   i t   i s   r e qu i r e d   t o   m i ni m i z e   t h e   n um b e r   o f   f e a t ur e s .   T h e   (P CA )  w a s   us e d  s i n c e   i t   e f f i c a c i o us l y   r e duc e s   t h e   d i m e n s i o n a l i t y   of   t h e   da t a   a nd  t h e r e f o r e   r e duc e s   t h e   c o m put a t i o n a l   c os t   of   a n a l y z i ng  n e w   da t a .   P CA   i s   a   W o n de r f ul   t o o l   t o   r e duc e   t h e   di m e n s i o n   o f   a   da t a   s e t   c o n s i s t i n g  o f   a   l a r ge   n u m b e r   o f   i n t e rr e l a t e d  v a r i a b l e s   w h i l e   ke e p  m o s t   o f   t h e   v a r i a t i o n s .   I t   i s   pe r f o r m i n g  by   c o n v e r t i n g   t h e   da t a   s e t   t o  a   n e w   s e t   of   o r de r e d  v a r i a b l e s   a c c o r di n g  t o   t h e i r   i m po rt a n c e   o r   v a r i a n c e s .   T hi s   t e c hn i que   h a s   3  e ffe c t s :   i t   o r t h o go na l i z e s   t h e   c o m po n e n t s   o f   t h e   i n pu t   v e c t or s   s o   t h a t   u n c o r r e l a t e d  w i t h   e a c h   o t h e r ,   i t   o r de r s   t h e   r e s ul t i n g   o r t h o go na l   c o m po n e n t s   s o   t h a t   t h o s e   w i t h   t h e   l a r ge s t   v a ri a t i o n   c o m e   f i r s t ,   a n d  e l i m i na t e s   t h o s e   c o m po n e n t s   g i v i n g  t h e   l e a s t   t o   t h e   v a r i a t i o n  i n  t h e   da t a   s e t   [1 4] .     3. 3 .       P r o p o s e d   M e th o d   T h e   m a i n  s t e ps   o f   p r o po s e d  m e t h o d  t o   s e gm e n t   B ra i n  T u m o r  a n d   d i a g n o s i s   s h o w n   i n  F i gu r e   1 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   18 ,   N o .   1 ,  A p r i l   20 20  :     5 6   -   6 3   58       F i gu r e   1 .  F l o w   c h a rt   f o r   p r o po s e d  m e t h o d       S ugge s t e d  m e t h o d  f o l l ow s   t h e   f o l l ow i n g   s t e ps :   S t e p  1:   P r e - p r o c e s s i n g   T h e   p r e s e n c e   of   un w a n t e d  p a r t i c l e s   c r e a t e s   a   po o r   s e gm e nt a t i o n ;   t h us ,   i n c o rr e c t   i de nt i f i c a t i o n   o f   t h e   t um o r   w i l l   n e ga t i v e l y   i n f l ue n c e   t h e   r e s ul t s   o f   c l a s s i f i c a t i o n   s t e p.   I n   t h e   c urr e n t   w o r k,   m e di a n   f i l t e ri n g  i s   s ugge s t e d  t o   i m p r o ve   t h e   b r a i n   t u m o r   M R I  i m a ge s   a n d  m a ke s   t h e s e   i m a ge s   s ui t e d  fo r   f ut u r e   pr o c e s s i n g  by   c l i n i c a l   e xpe rt s   o r  i m a g i n g  m o da l i t i e s .   It   a l s o   h e l ps   i n  i m p r o v i n g  pa ra m e t e r s   o f   M R I  i m a ge s .   T h e   p a r a m e t e r s   i n c l ude   e nha n c e m e n t   t h e   v i s ua l   a p pe a r a n c e   o f   M R I  i m a ge s .   R e m o v i n g  t h e   i rr e l e v a nt   n o i s e ,   a n d  s m o o t h i n g   r e gi o n s   o f   i nn e r  pa rt ,   m a i n t a i ni n g   r e l e v a nt   e dge s ,   a n d   a l s o   e nha n c e   t h e   c o n t ra s t   i n s i de   t h e   i m a ge .   S t e p  2:   S e gm e nt a t i o n   S e gm e n t a t i o n   i s   a   v e r y   i m po rt a nt   p a r t   a n d   h a s   a   d i r e c t   i n f l u e n c e   o n   t h e   r e s ul t   o f   t h e   c l a s s i f i c a t i o n .   In de e d,   po o r   s e gm e nt a t i o n   w i l l   l e a d  t o   a   poo r   c l a s s i f i c a t i o n   r e s ul t   e v e n   i f   t h e   b e s t   c l a s s i f i e r   i s   us e d  i n   t h e   l i t e r a t u r e .   A   go o d  s e gm e n t a t i o n   w i l l   c e r t a i nl y   l e a d  us   t o  a   b e t t e r   c l a s s i f i c a t i o n   ra t e   e v e n   w i t h   a   v e r y   b a s i c   c l a s s i f i e r .   H ow e ve r ,   pe r f e c t   s e gm e n t a t i o n   i s   di f f i c ul t   due   t o   n a t u r e   a n d  t e c hn i q ue   b e y o n d  t h e   M R I  i m a ge .     T h e   p r o po s e d  s e gm e n t a t i o n   p r o c e s s   b a s e d  o n   t h e   f o l l ow i n g   s t e ps :   1)   T h e   c u rr e nt   m e t h o d  f o r   t u m o r  s e gm e nt a t i o n  b a s e d  o n   c o n v e r t s   t h e   c o l o r   i m a ge   t o   g ra y   i m a ge .     F i nd  t hr e s h o l d  (T )  b a s e d  o n   (M e a n   &   S t a n d a r d  D e v i a t i o n)  a s   i n   ( 1 ) ;   t o   s e pa r a t e   t h e   i m a ge   t o   t w o  r e gi o n s :   o n e   fo r   t um o r   a n d  t h e   o t h e r   f o r   b r a i n   (b a c kgr o u n d) .   T h e   r e s ul t   i m a ge   i s   b i n a r y   i m a ge   o r   c a n   b e   c o l o r   t um o r  w i t h  b l a c k  b a c kg r o un d .   T hi s   i s   c a n  b e   a c h i e v e d  by   us i n g  t h e   f o l l ow i n g   p r o po s e d  ( 1 ) .     = ( 1   ∑ ∑ ( , ) − 1 = 0 − 1 = 0 ) + √ ( 1   ∑ ∑ ( ( , ) − ) − 1 = 0 2 − 1 = 0 )   (1)     2)   T h e   s o l i di t y   c a n   b e   us e d  t o   di s c r i m i na t e   o r  de t e c t   t u m o r   us i ng  s ha pe   c ri t e r i a .   S o l i di t y   i s   a r e a   f r a c t i o n   o f  t h e   r e gi o n   a s   c o m pa r e d  t o   i t s   c o n v e x  h u l l .   T h e   c o n v e x  h u l l   i s   w ha t   y o u' d  ge t   i f   y o u  w r a ppe d  a   r ub b e r   b a n d   a r o u n d   y o ur   r e gi o n.   It   c o m put e d  a s :       S   =   A r ea C o n v ex   A r ea   (2)     T h e   s o l i di t y   fo r   a n y   c o n v e x   obj e c t   i s   1,   w h i l e   s h a pe s   l i ke   (T   o r   E ,   e t c . )  w o ul d  h a v e   a   ve r y   l ow   s o l i di t y   [15].   F r o m   t h e   e xpe ri m e nt   w e   fo un d   t ha t   t h e   b e s t   s e gm e n t a t i o n   c a n  b e   a c hi e v e d  w h e n  t hr e s h o l d  e qu a l   (0 . 4) .   3)   R e m o v i n g  t h e   s m a l l   o bj e c t s   a n d  f i l l   t h e   s m a l l   h o l e s   by   us i n g  m a t h e m a t i c a l   m o r p h o l o gy   s uc h   a s   c l o s e   w h i c h  us e d  t o   j o i n  na rr o w   b r e a ks   r e gi o n s   i n  a n  o b j e c t .   F i gu r e   2  s h o w   t h e   s t e ps   o f   s e gm e n t a t i o n .                   F i gu r e   2 .   P ha s e s   o f   s e gm e n t a t i o n  p r o c e s s   o f   b r a i n  t um o r ,   (( a )   Im a ge   a f t e r   p r e - p r o c e s s i n g ,     (b )  i m a ge   a f t e r   a ppl y i n g   t hr e s h o l d,   (c )  i m a ge   a f t e r   a pp l y   s o l i di t y ,   (d)  i m a ge   a f t e r   a pp l y   m a t h e m a t i c a l   m o r p h o l o g y ,   (d)   e dge   de t e c t i o n   b y   s ugge s t e d  m e t h o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       D e t e c t i on   and   r e c ogni t i on  o f   br ai n   t um or   bas e d  o n   D W T ,   P C A   an d  A NN   ( Z ahr aa  F ai s al )   59   S t e p  3:   F e a t u r e s   E xt r a c t i o n   F e a t u r e   e xt r a c t i o n   i s   t h e   p r o c e s s   of   e xt r a c t i n g  t h e   i m po rt a nt   de t a i l s   f r o m   s e gm e nt e d  i m a ge   s uc h   a s   t e xt u r e ,   s ha pe ,   c o n t ra s t ,   a n d   c o l o r   f e a t ur e s .   T h e   f e a t u r e   e xt r a c t i o n   p r o c e s s   w a s   c a rr i e d   o ut   t hr o ug h  t w o   s t e ps :   1)   F e a t u r e   E x t r a c t i o n  U s i n g   (D W T   &   P CA )   In  t hi s   m e t h o d,   w e   us e d  3  l e v e l   of   (D W T )  fo r   e xt ra c t i n g   w a v e l e t   c o e ff i c i e n t s ,   f o l l ow e d  by   (P CA )  t o  r e duc e   t h e   f e a t u r e   v e c t o r   di m e n s i o n s   a n d   i n c r e a s e   t h e   di s c r i m i na t i v e   a b i l i t y   a s   s h o w n   i n  F i gu r e   3.           F i gu r e   3 .   T h e   p ha s e s   o f   3 - l e ve l   2D   D W T :   ( a )  1 - l e v e l   2D   D W T ;   (b )  2 - l e v e l   2D   D W T ;   (c )   l e v e l - 3  w a v e l e t   c oe ff i c i e n t s ;   (d)   A f t e r   a pp l y   P CA   t e c hn i q ue       T h e   s t a t i s t i c a l   f e a t u r e s   e xt ra c t e d  a r e   l i s t e d  b e l ow :   a)   M e a n   (M ):   T h e   m e a n   o f   i m a ge   i s   c a l c ul a t e d  by   s um m a t i o n   a l l   t h e   pi xe l   v a l ue s   i n   i m a ge   di v i de d  by   t h e   t o t a l   n um b e r  o f   pi xe l s   i n  i m a ge   [16] .   b)   S t a n d a r d  D e v i a t i o n   (  ):   T h e   s t a n d a r d  de v i a t i o n   i s   t h e   s e c o n d  c e n t r a l   m o m e n t   de s c r i b i n g  e v e n t ua l l y   di s t r i b ut i o n   o f   a n  o b s e r v e d  po pul a t i o n   a n d   c a n   us e   a s   a   m e a s ur e   o f   i nh o m o ge n e i t y   a s   i n  ( 3 )   [17 ] .       σ = √ ( 1 m   n ∑ ∑ ( f ( x , y ) − M ) n − 1 y = 0 2 m − 1 x = 0 )   (3)     c)   M e a n  o f   V a r i a n c e   (V ):   i s   a   m e a s u r e m e n t   o f   t h e   s p r e a d   b e t w e e n   num b e r s   i n   e a c h  i m a ge   v e c t o r .     T h e   v a ri a n c e   m e a s u r e s   h o w   f a r   e a c h   num b e r   i n   t h e   v e c t o r   i s   f r o m   t h e   v e c t o r   m e a n.   V a r i a n c e   i s   c a l c ul a t e d   by   fo l l ow i n g  ( 5 )   [ 16] .     V i = 1 m - 1 ∑ ( ( A i - M ) 2 ) m i = 1     (4)     V = 1 n ∑ V i n i = 1     (5)     W h e r e   ( )  V a r i a n c e   f o r   e a c h  v e c t o r   i n  i m a ge ,   ( )  pi xe l s   i n  v e c t o r .   d)   E n t r o py   (E ):   i s   c a l c u l a t e d   t o   de s c r i b e   t h e   ra n do m n e s s   o f   t h e   t e xt ura l   i m a ge   a s   i n  ( 6 )   [17]     = − ∑ ∑ ( , ) − 1 = 0 − 1 = 0 2 ( , )   (6)     e)   S ke w n e s s   (S k):   i s   a   m e a s ur e   of   s y m m e t r y   o r   t h e   l a c k  of   s ym m e t r y .   T h e   s ke w n e s s   i s   c o m put e d  a s   i n   (7)   [17] :     S k  =   ( ( 1   )   ∑ ( ( , ) − ) 3 3 )   (7)     f)   K urt o s i s   (K u):   i s   a   m e a s u r e   o f   t h e   ra n do m   v a ri a b l e ’s   p r o b a b i l i t y   di s t r i b u t i o n.   Is   c o m put e d  a s   i n  (8)   [17 ] :     K u  =   ( ( 1   )   ∑ ( ( , ) − ) 4 4 )   (8)     g)   In v e r s e   D i f f e r e n c e   M o m e n t   (ID M ) :   i s   a   m e a s u r e   o f   t h e   l o c a l   u n i f o r m i t y   o f   a n   i m a ge .   (ID M )  m a y   ha v e   a   s i ngl e   o r  a   ra n ge   o f   v a l ue s   t o   di s t i n gu i s h  b e t w e e n   t e xt u r e d  o r  n o n - t e xt u r e d   [ 16] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   18 ,   N o .   1 ,  A p r i l   20 20  :     5 6   -   6 3   60    = ∑ ∑ 1 1 + ( − ) 2 − 1 = 0 − 1 = 0   ( , )   (9)     h)   Ro o t - M e a n - S qua r e   (R M S ):   i s   m e a s u r e m e n t   t ha t   gi v e s   s qua re   r o o t   of   t h e   a r i t h m e t i c   m e a n  o f   t h e   s qua r e s   of   t h e   v a l ue s ,   o r   t h e   s qu a r e   o f   t h e   f u n c t i o n  t ha t   de f i n e s   t h e   c o nt i n uo us   w a v e fo r m   [16] .      R M S = √ ( 1   ∑ ∑ ( , ) − 1 = 0 2 − 1 = 0 )   (10)     i)   S m o o t hn e s s   (S M ):   i s   a   p r o pe r t y   m e a s ur e d  by   t h e   n u m b e r   of   v a l ue s   i t   ha s   t ha t   a r e   c o n t i n uo us .     It   c o m put e d  a s   i n  ( 11 )   [16] .        = 1 − 1 1 + ( ∑ ∑ ( , ) ) − 1 = 0 − 1 = 0   (11)     2)   F e a t u r e s   e xt r a c t e d  us i n g   G L CM   T e xt u r e   a n a l y s e s   di s t i n gu i s h   n o rm a l   a n d  a b n o rm a l   t i s s ue s   e a s i l y   fo r   m a c hi n e   l e a rn i ng  a n d  h u m a n  v i s ua l   pe r c e pt i o n.   It   a l s o   gi v e s   v a r i a t i o n   b e t w e e n   m a l i g n a nt   a nd  n o r m a l   t i s s ue s ,   w h i c h   m a y   n o t   b e   v i s ua l   t o  h u m a n  e y e .   It   i m p r o v e s   t h e   a c c ura c y   by   c h oo s i n g  e f f i c i e nt   qua nt i t a t i v e   f e a t ur e s   f o r   e a r l y   di a g n o s i s .     T h e   t e xt u r a l   f e a t u r e s   e xt ra c t e d  a r e   l i s t e d  b e l ow   [18]  :   a)   Co n t ra s t   (Co n ) :   i s   a   m e a s u r e   o f   i nt e n s i t y   of   a   pi xe l   a n d   i t s   n e i g h b o r   o n  t h e   i m a ge ,   a s   i n  ( 12 ) .        = − ∑ ∑ ( , ) 2 − 1 = 0 − 1 = 0   ( , )   (12)     b)   E n e rgy   ( E n ):   de f i n e d  a s   t h e   qu a n t i f i a b l e   a m o u n t   f o r   r e pe t i t i v e   pi xe l   pa i r s .   ( E n )  i s   a   pa ra m e t e r   t o  m e a s u r e   t h e   s i m i l a r i t y   of   a n  i m a ge ,   a s   i n  ( 13 ) .       En = − ∑ ∑ f 2 n − 1 y = 0 m − 1 x = 0 ( x , y )   (13)     c)   H o m o ge n e i t y   (H o m ):   i s   a   m e a s u r e   t h e   c l o s e n e s s   o f   t h e   e l e m e n t s   di s t ri b ut i o n  i n  t h e   G ra y   L e ve l   Co - o c c urr e n c e   M a t r i x  (G L CM )   t o   t h e   G L CM   di a go na l .   (H o m )  i s   1  f o r   a   d i a go n a l   G L CM .     H o m = ∑ ∑ f ( x , y ) 1 + | x − y | n − 1 y = 0 m − 1 x = 0   (14)     d)   Co rr e l a t i o n  (Co r):   i s   m e a s u r e m e n t   o f   s pa t i a l   f e a t u r e s   de pe n d e n c i e s   b e t w e e n   t h e   p i xe l s ,   a s   i n  ( 15 ) .      = ∑ ∑ ( , ) ( , ) −   − 1 = 0 − 1 = 0   (15)     S t e p  4:   Cl a s s i f i c a t i o n   U s i ng  A rt i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k  (A N N )   A N N   i s   c a p a b l e   t o   s o l ve   h uge l y   c o m pl e x  p r o b l e m s   due   t o   t h e   n o n l i n e a r   p r o c e s s i n g   c a pa c i t i e s   o f   i t s   n e u r o n s   [19] .  T h e   A N N   i s   us e d  fo r   c l a s s i fy i n g  b r a i n   t u m o r  i nt o   n o rm a l   o r   a b n o r m a l .   T h e   A N N s   s t ruc t u r e   c o n s i s t s   of   t hr e e   l a y e r s :   i n put ,   o ut put ,   a n d  hi dde n .   T h e   o ut put   l a y e r   a n d  h i dde n   l a y e r   a r e   a dj us t i ng  w e i gh t s   v a l ue   b a s e d  o n   t h e   e rr o r   o ut pu t   i n   c l a s s i f i c a t i o n   o f   v a r i o us   f e a t u r e s .   I n   t h i s   m e t h o d,   B a c k  p r o pa ga t i o n   (B P N )   A l go r i t h m   a r e   us e d  fo r   t r a i n i ng  a s   i n   F i gu r e   4.   A f t e r   t r a i n i ng ,   A N N   c a n   pe r f o r m   de c i s i o n   m a ki ng.   T h e   i n p ut s   of   A N N   w e r e   13  F e a t u r e   w h i l e   t h e   o ut p ut s   a r e   o n e   v a l ue   a s   (  0   o r  1),   0   r e pr e s e nt s   n o r m a l   a n d   1   r e p r e s e n t s   a b n o rm a l ,   a s   i n  F i g u r e   5.           F i gu r e   4 .   N N   a r c h i t e c t ur e       F i gu r e   5 .   s h o w s   t h e   r e s ul t   o f   t h e   b ra i n  t u m o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       D e t e c t i on   and   r e c ogni t i on  o f   br ai n   t um or   bas e d  o n   D W T ,   P C A   an d  A NN   ( Z ahr aa  F ai s al )   61   4.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N   T o   t e s t   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   p r o po s e d  b r a i n   t um o r   di a g n o s i s   m e t h o d  w e   us e d  65  i m a ge ,   w h e r e   37   i m a ge   a r e   a b n o rm a l   a n d  28  i m a ge   a r e   n o r m a l .   T h e   b ra i n  M R I  i m a ge s   ha v e   b e e n   o b t a i n e d   f r o m   t h e   w e b s i t e s   ( ht t p : / / m e d. ha r v a r d . e du/ A A N L IB / ,   a n d  D ICO M   da t a s e t ) .   T h e   a b n o rm a l   b r a i n   M R I  i m a ge s   o f  t h e   da t a s e t   c o n s i s t   o f   t h e   di s e a s e s   i l l us t ra t e d  i n  F i g u r e   6  (b - f )  w h i c h  r e p r e s e nt   (b - A l z h e i m e r ,   c - g l i o m a ,   d - s a r c o m a ,     e -   m e ni n g i o m a ,   f - P i c k' s   d i s e a s e ; ).   T h e   p r o po s e d  a l go r i t h m   p e r f o r m a n c e   t e s t e d  a s   f o l l ow :   a)   V i s ua l l y   t h e   p r o po s e d  s e gm e n t a t i o n  m e t h o d  w o r ks   v e r y   w e l l ,   w h e r e   t h e   t um o r   i s   de t e r m i n e d  o nl y ,   w h i l e   a l l   t h e   i n t e r n a l   s t r uc t u r e s   o f   t h e   b r a i n   r e m o v e d,   a s   i n   F i g u r e   7.   T h e   p r o po s e d  m e t h o d  w o r k  ve r y   w e l l   i n  de t e c t i n g   t h e   t u m o r,   a n d   ul t i m a t e l y   i n  t h e   s e gm e n t a t i o n  p r o c e s s .   b)   T h e   pe r f o r m a n c e   of   t h e   pr o po s e d  m e t h o d  i s   t e s t e d  o n   65  di f fe r e n t   i m a ge s .   A c c ur a c y   fo r   t hi s   m e t h o d  wa s   e n c o ur a gi n g  a n d  r e a c h e s   up  t o   100%  i n   b o t h  of   s e gm e n t a t i o n   a n d  d i a g n o s e s   s t a ge     a c c o r di n g  t o   ( 16 ) .     A c c u r a c y = TP   +   TN TP   +   FP   +   TN   +   FN   (16)     W h e r e   (T N )   T rue   n e ga t i v e ,   ( T P )  T r ue   po s i t i v e ,   (F P )   F a l s e   po s i t i v e ,   (F N )  F a l s e   n e g a t i v e .     c)   W e   c o m pa r e d  t h e   s e gm e nt e d  i m a ge s   r e s ul t e d  by   pr o pos e d   m e t h o d  w i t h   s e gm e n t e d  i m a ge s   by   o t h e r  t e c hn i q ue s .   F i gu r e   8  s h o w s   t h e   c o m pa r i n g  r e s ul t s   fo r   s o m e   t e c h n i que ,   w h e r e   (A .   O ri gi na l   i m a ge .   B .   F uz z y   C - M e a n   t e c hn i q ue .   C .   K - m e a n   t e c hni que .   D .   H i s t o gra m   t e c hni qu e .   E .   W a t e r s h e d  t e c hni que .   F .   O t s u  t e c hni que .   G .   P r o po s e d  m e t h o d).   It   i s   c l e a r   t h a t   t h e   p r o po s e d  m e t h o d  m p r e   e ff e i c e n t   f o r   s e gm e nt e d  t h e   t u m o r,   w hi c h   w i l l   e nh a n c e   t h e   c l a s s i f i c a t i o n  p r o c e s s .   d)   A f t e r   t h e   s e gm e n t a t i o n   p r o c e s s ,   w e   e xt r a c t   t h e   f e a t u r e s   fo r   e a c h   i m a ge   (s a m p l e   of   i m a ge s   f e a t ur e s   l i s t e d   i n   T a b l e   1).   A c c o r di n g  t o   t h e   f e a t u r e s   v a l ue s   (t h e   i n pu t   t o   t he   A N N )  w e   c l a s s i f i e d  a l l   i m a ge s   t o   n o rm a l   o r   a b n o rm a l   a s   (o ut put   o f   A N N ).   F i gur e   9   s h o w   s a m pl e   of   n o r m a l   a n d  a b n o rm a l   i m a ge .   T h e s e   f e a t ur e s   ha v e   hi g h   i m pa c t   o n  t h e   c l a s s i f i c a t i o n   p r o c e s s .             F i gu r e   6 .   s a m p l e s   o f   t h e   b ra i n  t um o r :   a)   n o rm a l   (b - f )  a b n o rm a l       F i gu r e   7 .   a c c ur a c y   of   s ugge s t e d  m e t h o d.   ( a ).   O ri gi na l   i m a ge .   (b ).   S e gm e n t e d  t u m o r  (c ).   E dge   de t e c t i o n           F i gu r e   8 .   Co m p a r i ng  t h e   t um o r  s e gm e n t a t i o n  b e t w e e n   p r o po s e d  m e t h o d  a n d   o t h e r  t e c hni que s       F i gu r e   9 .   s a m p l e   o f   r e s ul t s   o f   t h e   p r o po s e d  m e t h o d     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   18 ,   N o .   1 ,  A p r i l   20 20  :     5 6   -   6 3   62   T a b l e   1 .   F e a t u r e s   V a l ue s   o f   Im a ge s   i n  F i gu r e   (9)         e)   T h e   a c c ura c y   of   pr o po s e d  m e t h o d  c o m pa r e d  w i t h   o t h e r   m e t h o ds ,   t h e   r e s ul t s   s h o w   i n   T a b l e   2.   I t   i s   c l e a r  t h a t   t h e   p r o po s e d  m e t h e d  e nha n c e   t h e   di a g n o s i s   o f   b r a i n  t um o r   a n d  de t e c t   a n d  c l a s s i fy   a l l   t h e   t e s t e d  i m a ge s .       T a b l e   2 .   Co m p a r i ng  A c c ura c y   o f  t h e   P r o po s e d  M e t h o d  w i t h  t h e   S i m i l a r  W o r ks         5.   C O N C LU S I O N S   In  t hi s   pa pe r,   w e   us e d  A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k  t o   di s t i ngui s h   n o r m a l   t u m o r   f r o m   a b n o rm a l   t um o r .   T h e   c o n t ri b ut i o n   o f   pr o po s e d  m e t h o d  w a s   i n   c o n v e r t   i m a ge   t o   b i n a r y   i m a ge   by   us i n g  n e w   s ugge s t e d  m e t h o d   t o   de t e r m i n e   t h e   t hr e s h o l d.   S e gm e n t a t i o n   g i v e s   m o r e   a c c ura t e   s e gm e n t a t i o n   w h i c h   h e l p   t o   i n c r e a s e   t h e   di a g n o s i s   a c c ura c y   of   b r a i n  t u m o r   i m a ge s .   S e c o n d  c o n t r i b ut i o n   w a s   i n   ut i l i z e   e a c h   o f   di s c r e t e   w a ve l e t   t r a n s f o r m   t o   e xt ra c t   f e a t ur e s   f r o m   i m a ge s ,   a n d  a pp l y i n g  p r i nc i pl e   c o m po n e nt   a n a l y s i s   (P CA )  t o   m i n i m i z e   t h e   di m e n s i o n s   o f   fe a t ur e s .   T h e   t hi r d  c o n t r i b ut i o n   w a s   i n   e xt r a c t e d  e a c h   of  s t a t i s t i c a l   a n d  t e xt u r a l   f e a t ur e s   t ha t   di s t i ngui s h   b e t w e e n   a b n o rm a l   a n d  n o r m a l   t i s s ue s   f o r   h e l p  e a rl y   di a g n o s i s .   T h e   a c c ura c y   of   de t e c t i o n   b ra i n  t um o r  i m p r o v e s   t o   100%  w hi c h  i s   p r o m i s e d  r e s ul t   c o m pa ri n g   w i t h   o t h e r   a l go ri t hm s .       R EF ER EN C E S   [ 1]   A m e r i c a n  S o c i e t y   o f   C l i ni c a l   O nc o l o gy   ( A S C O ) ,   ht t p: / / w w w . a s c o . o r g /   [ 2]   E m r e   D a nd ı l 1,   M ur a t   Ç a kı r o ğ l u,   a nd  Z i y a   E kş i ,   “ C o m put e r - A i de d  D i a g no s i s   o f   M a l i g n  a nd  B e ni g n  B r a i n  T um o r s   o n  M R   I m a g e s ” ,   I nt e r n at i on al   C on f e r e nc e   on  I C T   I n nov a t i ons ,  I C T   I nno v at i on s   201 4 ,   pp  1 57 - 166 ,   T ur ky ,   2014,   D O I :   10. 100 7/ 978 - 3 - 319 - 098 79 - 1_16 .   [ 3]   A r a ke r i ,   M e g ha   P . ,   a nd  G .   R a m   M o ha n a   R e ddy .   " C o m put e r - a i d e d   di a g no s i s   s y s t e m   f o r   t i s s ue   c ha r a c t e r i z a t i o n  o f   br a i n   t um o r   o n  m a g ne t i c   r e s o na nc e   i m a g e s " ,   Si gna l   I m age   a nd   V i de o  P r oc e s s i ng ,   v o l .   9  no . 2 ,   pp .   4 09 - 425 ,   2015 .   [ 4]   N .   V .   S h r e e ,   N a nd pur u,   H a r i   B a bu ,   S .   S .   S a l a nka r ,   a n d  V .   R .   B o r a .   "M R I   br a i n   c a nc e r   c l a s s i f i c at i on   us i ng   s u ppo r t   v e c t or   m a c hi ne ",   E l e c t r i c a l   E l e c t r o ni c s   a nd  C o m put e r   S c i e nc e   ( S C E E C S ) ,   2 014  I E E E   S t ude n t s '   C o nf e r e nc e   o n   I E E E ,   2014 .   [ 5]   M .   M us t a f ,   A .   F .   S a l i ,   E .   M .   I l l z a m ,   A .   M .   S h a r i f a ,   a n d  M .   K .   N a ng ,   “ B r a i n   c a nc e r   :   c ur r e nt   c o nc e pt s ,   d i a g no s i s   a nd   pr o g no s i s ” ,   I O S R   J our na l   o f   D e nt a l   a nd   M e d i c a l   Sc i e nc e s   v o l .   17,   no .   3 ,   pp.   4 1 – 46 ,   201 8.     [ 6]   M .   U s m a n   A kr a m ,   A na m   U s m a n,   “ C o m put e r   a i de d   s y s t e m   f o r   br a i n   t um o r   de t e c t i o n  a nd   s e g m e n t a t i o n” ,   I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o n  C o m put e r   N e t w o r k s   a nd  I nf o r m a t i o n  T e c hno l o gy ” ,   I E E E ,   P a ki s t a n,   20 11 ,   D O I :   10. 110 9/ I C C N I T . 2011 . 602 0885 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       D e t e c t i on   and   r e c ogni t i on  o f   br ai n   t um or   bas e d  o n   D W T ,   P C A   an d  A NN   ( Z ahr aa  F ai s al )   63   [ 7]   N .   K .   E l   A bba d i   a nd   N .   E .   K a d hi m ,   “ B r a i n   T um o r   C l a s s i f i c a t i o n  B a s e d   o n  S i ng ul a r   V a l u e   D e c o m po s i t i o n” ,   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   A dv a nc e d  R e s e ar c h  i n  C om p ut e r   and   C om m uni c a t i on  E ng i ne e r i ng   v o l .   5,   no .   8 ,     pp.   55 3 – 55 7,   20 16.   [ 8]   M .   S a s i k a l a ,   N   K um a r a v e l ,   “ W av e l e t   B as e d  A u t om a t i c   Se gm e nt at i on  O f   B r ai n   T um o r s   U s i n g  O pt i m a l   T e x t ur e   F e at ur e s ” ,  4 t h  K ua l a   L um pur   I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o n  B i o m e di c a l   E ng i n e e r i ng   2008 ,   I ndo ni s i a ,   pp  6 37 - 640 ,   2008 ,   D O I :   10. 10 07 / 978 - 3 - 540 - 69 139 - 6_1 59 .   [ 9]   S w a pna l i   S a w a k a r e 1  a nd  D i m pl e   C ha ud ha r i ,   “ C l a s s i f i c a t i o n  o f   B r a i n  T um o r   U s i ng   D i s c r e t e   W a v e l e t   T r a ns f o r m ,   P r i nc i pa l   C o m po ne nt   A na l y s i s   a nd  P r o ba b i l i s t i c   N e ur a l   N e t w o r k ” ,   I nt e r n at i on al   J our n al   f or   R e s e ar c h  i n  E m e r g i ng   Sc i e nc e   a nd   T e c hno l og y ,   V o l um e - 1,   I s s ue - 6,   p p  1 3 - 19,   20 14 .   [ 10]   S .   C ha r f i ,   L .   R e do ua n,   a nd  R .   L a l i t ha .   " A   n ov e l   a ppr o a c h  f o r   br a i n  t um o r   de t e c t i o n  us i ng   ne ur a l   ne t w o r k ",   I n t e r na t i ona l   J ou r na l   of   R e s e ar c h   i n  E ng i ne e r i ng   and   T e c hno l og y ,   v o l .   2 ,   no .   7  pp.   9 3 - 104,   2 014 .   [ 11]   N .   B .   B a ha du r e ,   A .   K .   R a y ,   a n d  H .   P .   T h e t hi ,   “ I m a g e   A na l y s i s   f o r   M R I   B a s e d  B r a i n  T um o r   D e t e c t i o n  a nd   F e a t u r e   E xt r a c t i o n  U s i ng   B i o l o g i c a l l y   I ns pi r e d  B W T   a nd  S V M ” ,   i n t e r na t i onal   j or na l   of   b i om e di c al   i m ag ng ,   v o l um   2017 ,   ht t ps : / / do i . o r g / 10. 1155 / 20 17/ 9749 108     [ 12]   M .   G up t a ,   G .   P a r m a r ,   R .   G u pt a ,   " D i s c r e t e   w a v e l e t   t r a ns f o r m - ba s e d  c o l o r   i m a g e   w a t e r m a r ki ng   us i ng   unc o r r e l a t e d   c o l o r   s pa c e   a nd  a r t i f i c i a l   be e   c o l o n y " ,   I n t e r na t i o nal   J our nal   o f   C om put at i ona l   I n t e l l i ge nc e   Sy s t e m s   v o l .   8,   no .   2     pp.   36 4 - 380,   2 015 .   [ 13]   M .   K ha l i l i ,   a n d  A .   D a v i d .   " C o l o ur   s p a c e s   e f f e c t s   o n  i m p r o v e d  di s c r e t e   w a v e l e t   t r a n s f o r m - ba s e d   di g i t a l   i m a g e   w a t e r m a r ki ng   us i ng   A r no l d  t r a ns f o r m   m a p ",   I E T   Si g na l   P r oc e s s i n g ,   v o l . 7 ,   no . 3,   p p.   17 7 - 187 ,   2 013 .   [ 14]   D .   K e t k a r .   "C l a s s i f i c at i on  o f   B r a i n  T um o r s   U s i ng  P r i nc i pa l   C om po ne nt   A nal y s i s   A nd  P N N   C l as s i f i e r " ,   P r o c e e di ng s   o f   12t h  I R F   I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e .   V o l .   1 7.   20 15 .   [ 15]   H a i de kke r ,   M a r k ,   “ A dv a nc e d  bi o m e di c a l   i m a g e   a na l y s i s ” ,   J o hn   W i l e y   &   S o ns ,   2 011 . .   [ 16]   P .   N .   D .   P e r g a d  a nd  M .   K .   V   S hi ng a r e ,   “ B r a i n  M R I   I m a g e   C l a s s i f i c a t i o n  U s i ng   P r o ba bi l i s t i c   N e ur a l   N e t w o r k  a nd   T um o r   D e t e c t i o n  U s i ng   I m a g e   S e g m e nt a t i o n” ,   I nt e r na t i ona l   J our nal   o f   A dv a nc e d  R e s e ar c h  i n  C om pu t e r   E ngi ne e r i n g  &   T e c h no l og y   ( I J A R C E T )   v o l .   4 ,   no .   6 ,   201 5.   [ 17]   N i l e s h  B ha s ka r r a o   B a h a du r e , A r un  K um a r   R a y ,   H a r   P a l   T he t hi ,   “ I m a g e   A na l y s i s   f o r   M R I   B a s e d  B r a i n  T um o r   D e t e c t i o n  a nd  F e a t u r e   E x t r a c t i o n  U s i ng   B i o l o g i c a l l y   I ns pi r e d  B W T   a nd  S V M ” ,   I nt   J   B i om e d  I m a gi n g .   2 017;   201 7:   97491 08,   do i :   10. 1155 / 2 017 / 974 9108 .   [ 18]   K a nc ha n  S ha r m a ,   P r i y a nka ,   A di t i   K a l s h,   K u l b e e r   S a i ni ,   “ G L C M   a nd  i t s   F e a t u r e s ” ,   I n t e r nat i o nal   J our na l   of   A dv an c e d  R e s e ar c h  i n  E l e c t r oni c s   and  C om m uni c a t i on  E n gi ne e r i ng  ( I J A R E C E ) ,   V o l um e   4 ,   I s s ue   8 ,     pp  2 180 - 218 2,   20 15 .     [ 19]   K .   D .   K h a r a t ,   P .   P .   K ul ka r ni ,   a nd  M .   B .   N a g o r i ,   “ B r a i n   T um o r   C l a s s i f i c a t i o n  U s i ng   N e ur a l   N e t w o r k  B a s e d   M e t ho ds ” ,   I n t e r na t i o na l   J our na l   o f   C om pu t e r   S c i e nc e   and   I nf o r m a t i c s   v o l . 1 ,   no . 4,   pp .   85 – 90,   2 012 .   [ 20]   S .   N .   D e e pa ,   a nd  B .   A r una   D e v i .   "A r t i f i c i al   ne ur a l   ne t w or k s   de s i g n  f o r   c l a s s i f i c a t i on  of   br a i n  t um o ur . "   C o m put e r   C o m m uni c a t i o n  a nd   I nf o r m a t i c s   ( I C C C I )   2012   I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o n.   I E E E ,   20 12.     [ 21]   P .   K um a r   a nd  B .   V i j a y a kum a r ,   “ B r a i n  T um o ur   M R I   I m a g e   S e g m e nt a t i o n  a nd  C l a s s i f i c a t i o n  U s i ng   by   P C A   a nd   R B F   K e r ne l   B a s e d  S uppo r t   V e c t o r   M a c h i ne ” ,   M i d dl e - E a s t   J o ur na l   of   Sc i e nt i f i c   R e s e ar c h ,   v o l .   23,   no .   9,     pp.   21 06 – 2 116 ,   2015 .   D O I : 10. 5829/ i do s i . m e j s r . 2015 . 23 . 0 9. 2 2458   [ 22]   M .   A l f o ns e   a nd  A .   M .   S a l e m ,   “ A n  A ut o m a t i c   C l a s s i f i c a t i o n  o f   B r a i n  T um o r s   t hr o ug h  M R I   U s i ng   S up po r t   V e c t o r   M a c hi n e ” ,   E gy p t i an   C om pu t e r   Sc i e nc e   J ou r na l ,   v o l .   40 ,   no .   3 ,   pp .   1 1 – 21 ,   2016 .   [ 23]   . D e v ko t a ,   A be e r   A l s a do o n,   P . W . C .   P r a s a d ,   A .   K .   S i ng h,   A .   E l c ho ue m i ,   “ I m age   Se gm e nt a t i on  f or   E a r l y   S t age   B r a i n   T um or   D e t e c t i o n  u s i ng  M a t he m at i c al   M or p hol og i c a l   R e c o ns t r u c t i o n” ,   6 t h   I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o n  S m a r t   C o m put i ng   a nd  C o m m uni c a t i o ns ,   S c i e nc e D i r e c t ,   P r o c e di ng   C o m put e r   S c i e nc e   1 25,   pp  115 – 12 3,   2 018 ,   D O I :   10. 1 016 / j . p r o c s . 2017 . 12 . 0 17 .   [ 24]   P a r a s u r a m a n   K um a r ,   B .   V i j a y K um a r ,   “ B r a i n   T um o r   M R I   S e gm e nt a t i o n  a nd   C l a s s i f i c a t i o n  U s i ng   E ns e m bl e   C l a s s i f i e r ” ,   I nt e r na t i ona l   J ou r na l   of   R e c e nt   T e c hnol ogy   an d  E ngi ne e r i ng  ( I J R T E ) ,   V o l um e - 8,   I s s ue - 1S 4,   J un e   2019 .   [ 25]   S ha ha r i a r   A l a m ,   e t .   a l . ,   2 019 ,   “ A ut o m a t i c   H um a n  B r a i n  T um o r   D e t e c t i o n  i n  M R I   I m a g e   U s i ng   T e m pl a t e - B a s e d  K   M e a ns   a nd  I m pr ov e d  F uz z y   C   M e a ns   C l us t e r i ng   A l go r i t hm ” ,   B i g  D at a  C ogn .   C om pu t . ,   3 ,   2 7;   do i : 10. 3390/ bdc c 3020027 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.