I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   4 A u g u s t   201 9 ,   p p .   2 4 1 6 ~ 2 4 2 4   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 9 i 4 . p p 2 4 1 6 - 2424           2416       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Integ ra ted  m o dell ing  appro a ch  for  enha ncing  brain  M RI   w ith  flexible pr e - pro ce ss ing  capa bility       H a rish   S . 1 G.   F .   Ali A ha mm ed 2   1 V T U Bela g a v i,   In d ia    2 V T U P G - Ce n ter,  M y su ru ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   1 9 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Dec   2 1 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ma r   4 ,   2 0 1 9       T h e   a ss u ra n c e   o f   a n   in f o rm a ti o n   q u a li ty   o f   th e   in p u t   m e d ica ima g e   is  a   c rit ica ste p   to   o ff e h ig h l y   p re c is e   a n d   re li a b le d iag n o sis o f   c li n ica c o n d it io n   in   h u m a n .   T h e   i m p o rtan c e   o f   su c h   a ss u ra n c e   b e c o m e m o re   w h i le  d e a li n g   w it h   i m p o rtan o rg a n   li k e   b ra in .   M a g n e ti c   Re so n a n c e   I m a g in g   (M RI)  is  o n e   o f   th e   m o st  tru ste d   m e d iu m to   in v e stig a te  b ra in .   L o o k in g   in to   th e   e x isti n g   tren d o f   in v e stig a ti n g   b ra in   M RI ,   it   w a o b se rv e d   th a t   re se a rc h e rs   a re   m o re   p ro n e   to   in v e stig a te  a d v a n c e d   p ro b lem e . g .   se g m e n tatio n ,   lo c a li z a ti o n ,   c las si f ica ti o n ,   e tc  c o n sid e rin g   ima g e   d a tas e t.   T h e re   is   les s   w o rk   c a rried   o u to w a rd i m a g e   p re p ro c e ss in g   t h a p o te n ti a a ff e c ts  th e   l a ter   sta g e   o d iag n o sin g .   T h e re f o re ,   th is  p a p e in tro d u c e a   n o v e m o d e o f   in teg ra ted   im a g e   e n h a n c e m e n a lg o rit h m   th a is  c a p a b le   o f   so lv in g   d if f e re n a n d   d isc re te  p ro b lem o p e rf o r m in g   ima g e   p re - p ro c e ss in g   f o o ff e ri n g   h ig h ly   im p ro v e d   a n d   e n h a n c e d   b ra in   M RI.   T h e   c o m p a ra ti v e   o u tco m e s   e x h ib it   th e   a d v a n tag e   o f   it s si m p li stic im p le m e tatio n   stra teg y .   K ey w o r d s :   B r ain   E n h a n ce m en t   Ma g n e tic  R e s o n a n ce   I m a g in g   P r e - P r o ce s s in g   R eso l u tio n   Co p y rig h ©   2 0 1 9   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   All  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Har is h   S . ,   R esear ch   Sch o lar ,   VT B elag av i,  I n d ia    E m ail:  h ar is h s r i n i v asaia h @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   t h cu r r e n s ce n ar io   o f   r ad io lo g ical  d iag n o s i s ,   v ar io u s   m ed ical  i m a g i n g   tech n iq u es  h a v e m er g ed   as  ad v an ta g eo u s   to o to   s er v b en ef icial  f ea t u r to   m ed ic al  p r ac tio n er s   an d   ex p er ts   in   o r d er   to   d etec an d   cu r ab n o r m alit ies  i n   h u m a n   b o d y   i n   ea is er   m an n er   an d   with   lo w er   m en ta r is k   [ 1 ] .   I m ag es  ca p t u r ed   f r o m   v ar io u s   d e v ices  u s in g   d if f er e n m o d es  s u c h   as  X - r a y ,   C T   s ca n ,   MRI  a n d   E C G.   Am o n g   t h ese  i m a g i n g   m o d els   MRI  i s   co n s id er ed   to   b v er y   p o ten tial a n d   tr u s t   f u ll   to o l to   v is u alize   t h co m p le x   a n d   i n te r n al  p ar ts   o f   h u m a n   o r g an s   in   d etailed .   T h MRI  s tan d s   f o r   Ma g n et ic  R e s o n a n ce   I m a g in g   th at   co n s tr u ct   i m ag e   u s in g   r ad io   w a v es   an d   m a g n etic  f ield   a n d   it  is   la r g l y   ad o p ted   in   er o f   n e u r o lo g ical  s y s te m   f o r   an al y s i s   o f   b r ain   d is o r d er s   s u c h   as  tu m o r s ,   ca n ce r ,   lesi o n s ,   et c.   [ 2 ] .     Ho w ev er ,   th er ar v ar io u s   ch al len g es  a n d   is s u es  ass o ciate d   w it h   th e   v is u aliza t io n   o f   b r ain   M R I   d u to   n o is e s   s u c h   as  t h er m al   n o is e,   s a m p le  n o is e,   i n co r p o r ated   n o is e,   p o o r   co n tr ast,  lack   o f   b o u n d ar ies  a n d   etc.   Su c h   p h e n o m e n o n   d e g r ad es  th q u alit y   o f   i m a g an d   m a k e s   d if f ic u lt  to   an al y ze ,   r ec o g n ize  t u m o r   in   t h b r ain .   T h u s ,   m ed ical  i m ag p r o ce s s in g   tech n iq u e s   i s   co n s i d er ed   as  s o lu tio n   to   m iti g ate  th p r o b le m   o f   n o i s o cc u r r ed   in   i m a g in o r d er   to   p r o v id s u itab le  d ia g n o s is   o f   t u m o r   i n   b r ai n   [ 3 ] .   T h im a g p r o ce s s in g   tech n iq u es  i n clu d es  s e v er al  p r o ce s s es   s u ch   as  e n h a n ce m en t,  d en o is i n g ,   s e g n m e n tatio n ,   lo ca liza tio n ,   co r r ec tio n   an d   e tc.   T h d en o is in g   an d   s e g m e n tatio n   i m a g i n g   p r o ce s s in g   t ec h n iq u p r o v id es  b etter   an al y s is   o f   b r ai n   tu m o r   f r o m   a n   en h a n ce d   i m a g e.   Ho w e v er ,   th er is   co n f lict  b et w ee n   th i m a g e   en h a n ce m en an d   d en o i s i n g   p r o ce s s   b ec au s d en o is in g   i s   th p r o ce s s   o f   m iti g ati n g   n o is f r o m   t h i m ag e   s ig n al  an d   en h a n ce m en i s   th e   p r o ce s s   o f   im p r o v i n g   an d   en h ac in g   t h q u alit y   o f   i m a g b y   m a n ip u la tin g   t h e   d ig ital  i m a g w it h   s o m co m p u tat io n al  ap p licatio n s   [ 4 ] .   Fu r t h er m o r e,   it  h as  b ee n   n o ticed   th at  t h er ar v ar io u s   s i g n if ican t   r esear ch   w o r k   to w ar d s   ad d r ess in g   s e g m e n tat io n   p r o b le m s   as  w el as  cla s s i f icatio n   p r o b lem s   p e r tai n in g   to   b r ain   MRI  [ 5 - 8 ] .   I ca n   b s ee n   t h a th e x is tin g   r esear c h   co m m u n i t y   is   co m p le tel y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n teg r a ted   mo d ellin g   a p p r o a c h   fo r   en h a n cin g   b r a in   M R I   w ith   flexib le  p r e - p r o ce s s in g …   ( Ha r is h   S . )   2417   ab s o r b ed   in   ev o lv i n g   u p   n e tech n iq u e s   o f   ad v an ce   ap p li c atio n s   o f   m ed ical  i m ag p r o c ess i n g   th at   u s u a ll y   in cl u d es  s e g m en tatio n ,   cla s s if icatio n ,   an d   lo ca lizatio n .   Ho w e v er ,   ess e n tial  tech n iq u es  e. g .   i m a g p r e - p r o ce s s in g   i s   q u ite  f o u n d   ig n o r ed   an d   h av n o w it n es s ed   n o tab le  p r o g r ess .   T h is   is   also   an o th er   p r i m e   r ea s o n   w h y   ev e n   th ad v an ce   p r o ce s s in g   tec h n q iu e s   ar n o f o u n d   1 0 0 s u cc ess f u l.  T h r ea s o n   is   t h at  i m ag e   en h a n ce m en t b ein g   t h p r i m ar y   s tep   i s   f o u n d   h i g h l y   ig n o r ed .     P r ep r o ce s s in g   o f   i m a g e s   is   th v er y   cr u cial  s tep   r eq u ir ed   to   o b tain   ac c u r ate  i m ag e   v is u ali za tio n   f o r   p r o p er   d iag n o s is   Me d ical  i m a g es.  T h m ed ical  i m a g e   co n s is ts   o f   s e v er al  ar ti f ac ts   an d   n o i s es  t h at  cr ea te  co m p l ex it y   i n   r ea d in g   o f   m ed ical  i m a g es.    T h er ar v ar io u s   p r ep r o ce s s in g   tec h n iq u es  s u ch   as  A d ap ti v Me d ia n   Fil ter ,   Mo r p h o lo g ical  Op er atio n s ,   Me a n   F ilter   o r   Av er ag Fi lter ,   His to g r a m   E q u aliza tio n ,   Sp atial  Do m ai n   E n h a n ce m en Me th o d ,   etc  ar u s ed   to   en h a n ce   th e   m ed ical  i m a g f o r   b etter   v is i b ilit y   [ 9 - 1 0 ] .   T h er ar s ev er al  alg o r ith m s   p r o p o s ed   in   r ev ie w   o f   liter at u r f o r   ac h iev in g   b etter   r ea d ab ili t y   o f   b r ain   MRI  i m a g es.   T h is   p ap er   p r esen ts   d is cu s s i o n   o f   n o v el  an d   s i m p le  s o l u tio n   th at  tar g ets  to   ad d r ess   th r esear ch   g ap   ass o ciate d   w it h   i m a g p r ep r o ce s s in g   o f   b r ain   MRI.   T h o r g an iza tio n   o f   t h p r o p o s ed   m a n u s cr ip is   as   f o llo w in g -   Sectio n   1 . 1   d i s cu s s es  ab o u t h ex i s tin g   liter at u r es  w h er d if f er en tech n iq u es  ar d is cu s s ed   f o r   d etec tio n   s c h e m es   u s ed   i n   p o w er   tr an s m i s s io n   l in e s   f o llo wed   b y   d is c u s s io n   o f   r esear ch   p r o b lem s   in   Sect io n   1 . 2   an d   p r o p o s ed   s o lu tio n   i n   1 . 3 .   Sectio n   2   d is c u s s es  ab o u a lg o r i th m   i m p le m e n tatio n   f o llo w ed   b y   d is c u s s io n   o f   r esu lt a n al y s i s   in   Sectio n   3 .   Fin all y ,   th co n clu s i v r e m ar k s   ar p r o v id ed   in   Sectio n   4 .   T h is   s tu d y   d is c u s s ed   ab o u v ar io u s   r esear ch   a tte m p t s   to war d   r esear ch - b ased   tech n iq u e s   o n   b r ain   MRI  I m ag e s .   T h w o r k   ca r r ie d   o u b y   Min   a n d   K y u   [ 1 1 ]   h av u s ed   f u s io n   tech n iq u f o r   B r ain s   MRI  i m a g e   en h a n ce m en an d   cl u s ter in g   tech n iq u f o r   tu m o r   s e g m en tatio n .   A le x   et  al.   [ 1 2 ]   h a v ap p lied   m ac h i n e   lear n in g   ap p r o ac h   w i th   clas s i cica au to e n co d er   in o r d er   to   p er f o r m   t u m er   s eg m e n tatio n   task   o f   b r ain   MRI.   Or tiz  et  al.   [ 1 3 ]   h av e   co n s tr u c ted   f ea tu r ed   f r a m e w o r k   t h at   b ased   o n   u n s u p er v i s ed   tech n i q u es  t h at   co n tai n s   b o th   v ec to r   q u an t izatio n   an d   f u zz y   s y s te m   f o r   b r ain   MRI   s eg m e n tatio n .   A b b asi  a n d   T aj er i   P o u r   [ 1 4 ]   h av e   co n s id er ed   jo in ap p r o ac h   o f   class i f icatio n   an d   clu s ter in g   t o   d etec th b r ain   tu m o r   f r o m   MRI  i m a g es.  Gu p ta   an d   P o r w al  [ 1 5 ]   h av u s ed   I m ag e   en h a n ce m e n t   A lo g o r it h m   i n o r d er   to   en h a n ce   t h v is i b ilit y   o f   B r ain   a n d   B r ea r ca n ce r   m ed ical  I m ag e s .   I n   th w o r k   o f   Me n ze   et  a l.  [ 1 6 ]   h av r e p o r ted   ab o u th p er f o r m an ce   o f   B r ain   T u m o r   M R I   Se g m e n tatio n   m u lti m o d el   th a co n d u cted   in   MI C C A I   2 0 1 2   an d   in   co n f er en ce s   2 0 1 3 .   B h ask ar r ao   et  al.   [ 1 7 ]   h av m ad th eir   ef f o r b ased   o n   B er k ele y   w a v elet  tr an s f o r m atio n   with   SV class if ie r   in   o r d er   to   r ed u ce   th e   co m p le x it y   o cc u r s   in   m ed ical  i m a g e   s eg m e n tat io n   o p er atio n .   Dh ag et  al.   [ 1 8 ]   h av ca r r ied   w ater s h ed   i m ag e   s e g m en tatio n   ap p r o ac h   o f   b r ain   MRI  an a l y s is   f o r   d i f f er en tiat i n g   n o r m al  a n d   ab n o r m al  b ar in   tis s u e.   T h s t u d y   o f   Fais al   et  al.   [ 1 9 ]   h a v u tili ze d   m at h e m a tical  m o d elin g   f o r   r ed u cin g   n o is w i th   i m p r o v ed   s eg m e n tatio n   tech n i q u f o r   d etec tin g   tu m o r   f r o m   2 b ar in   MRI  i m a g es.   I n   [ 2 0 ]   J u et  al.   h av p r esen ted   n e w   ap p r o ac h   b ased   o n   f ea tu r e x tr ac tio n   f o r   ac h iev in g   b ette r   ac cu r ac y   i n   m ed ical  i m a g s eg m e n tat io n .   Ka u r   a n d   R a n [ 2 1 ]   h av i n tr o d u ce d   h i s to g r a m   tech n iq u e   as   ef f ec tiv ap p r o ac h   f o r   en h a n c in g   co n tr ast  a n d   b r ig h tn e s s   o f   m ed ical  i m ag e s .   Me g er s an d   A le m u   [ 2 2 ]   h av e   d esig n ed   an   au to m ated   f r a m e w o r k   b ased   o n   n e u r al  n et wo r k   co m p o s ed   o f   p r ep r o ce s s i n g ,   i m a g f u s io n ,   class i f icatio n   task   f o r   au to m atic  i m ag s e g m e n tatio n   a n d   tu m o r   d etec tio n   f o r m   b r ain   MRI.   I n   [ 2 3 ]   th P ar v ee n   an d   Si n g h   h a v u s e d   co m b i n ed   tech n iq u e   th a c o m p o s ed   o f   SVM  a n d   d ata  c lu s ter i n g   tec h n iq u in o r d er   to   en h a n ce   t h MRI  i m ag e s   f o r   p r ed ictin g   b r ain   tu m o r .   P er eir et  al.   [ 2 4 ]   h av d is cu s s ed   ab o u M R I   as  a n   e f f ec ti v w a y   to   an al y ze   t h b r ai n   t u m er   a n d   t h e   au t h o r   h av e   p r esen ted   m o d el  b ased   o n   t h e   C o n v o lu tio n al  n e u r al  n et w o r k   in   o r d er   to   ac h ie v a   r eliab le  s eg m e n tatio n   o f   MRI.   I n   w o r k   o f   [ 2 5 ]   R ao   et   al.   h av e   co n s id er ed   class   o f   s ta tis tical  m o d eli n g   tech n iq u to   class i f y   a n d   d etec t h r e g io n   o f   b r ain   t u m o r   in   th MRI.   I n   t h s a m e   w a y   Sen t h il k u m ar an   an d   T h i m m iar aj [ 2 6 ]   h a v u s ed   His to g r a m   eq u ali za tio n   a n d   Sh ar m an d   Me g h r aj an [ 2 7 ]   h av u s ed   m at h e m atica m o r p h o lo g ical  m o d el  to   e n h a n ce   th m ed ical  i m ag e   v is ib il it y   f o r   e f f icie n tl y   a n al y zin g   b ar in   tu m o r   f r o m   M R I .   T h w o r k   o f   Su lai m a n   et  al.   [ 2 8 ]   p r esen ted   n e m o d el  b ased   o n   th cl u s ter i n g   alg o r it h m ,   w h ic h   o b j ec tiv is   to   r em o v th s al an d   p ep p er   n io s f r o m   th e   b r ain   MRI.   Xiao   et  al.   [ 2 9 ]   h av i n tr o d u ce d   n o v el  m et h o d   o f   later al  v e n tr ic u la r   co m p r ess io n   a n d   d ef o r m atio n   f o r   tu m o r   s e g m en tatio n   a n d   d etec tio n .   Z elj k o v ic  et   al.   [ 3 0 ]   h a v d ev elo p ed   an   i n telli g e n t   f r a m e w o r k   co m p o s ed   o f   m u lti p le  task s   s u c h   as  e n h an ce m e n t ,   s eg m e n tatio n ,   clas s i f icatio n   an d   t u m o r   a n al y s i s   f r o m   t h B r ain   M R I .   T h p r o p o s ed   f r am e w o r k   ac h iev e s   g o o d   ac cu r ac y   r ate  i n   a u to m atic  s eg m e n tatio n   p r o ce s s   co m p ar ed   to   m a n n u s eg m e n tat io n   p r o ce s s .   T h w o r k   is   d o n b y   Ha m ia n a n d   Sa ee d   [ 3 1 ]   s h o w s   th e   SVM  ca teg o r izatio n   o f   MRI  B r ain   i m a g es  f o r   co m p u ter   h elp ed   s tu d ies.  J u n g   et  al.   [ 3 2 ]   h av p r esen ted   a   m et h o d   o f   alter in g   th cl u s te r   o p tim al  b ef o r clu s ter   p r o ce s s i n g   i n   th o b tain ab le  K - m ea n s   p r ac tice  in to   f le x ib le  clu s ter   o p ti m al  t h r o u g h   p r i n cip al  m o d u le  s t u d y ,   a n d   en h an ci n g   t h p o s s ib ilit y   o f   d ata  clu s ter i n g .   L a f ta  et  al.   [ 3 3 ]   h av e   d e m o n s t r ated   m eth o d   f o r   d iag n o s i n g   s et  o f   d i s ea s es   co n tai n i n g   t w o   k in d s   o f   ca n ce r   ( lu n g   a s   w ell   as  b r ea s ca n ce r ) ,   t w o   d ataset s   f o r   h ea r atta ck   a n d   d iab et es.   T h n ex t   s e ctio n   b r ief s   o f   th e   p r o b lem s   e x tr ac ted   f r o m   t h a b o v ap p r o ac h es in   an al y zin g   b r ain   MRI.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t   201 9   :   2 4 1 6   -   2424   2418   T h s ig n i f ica n t r esear c h   p r o b l e m s   ar as  f o llo w s :   1.   Ma j o r ity   o f   t h e x is t in g   s t u d i es  to w ar d s   a n al y zi n g   b r ai n   M R I   ar r elate d   to   p r o b lem s   o f   s eg m e n tatio n   an d   class i f icat io n   w h ile  v er y   l ess   w o r k   to w ar d s   ad d r ess in g   e n h a n ce m en t iss u e.   2.   Usag o f   i m ag e   en h a n ce m e n t   tech n iq u es   ar eith er   v er y   s i m p le  o r   v er y   m u c h   co m p licat ed   th at  d o esn t   o f f er   m u c h   p r ac tical  in s i g h t o f   th r ea l - u s a g i n   th d ia g n o s i s   p r o ce s s .   3.   Usag e   o f   ex i s ti n g   s y s te m   to war d s   i m ag a n al y s i s   is   h i g h l y   iter ativ a n d   th er ar v er y   l ess   s i m p li f ied   tech n iq u es a v ailab le  f o r   b r ain   MRI  i m a g es.   4.   T h er is   also   les s   av a ilab ilit y   o f   j o in m ec h a n is m   to   d ea w i th   m u ltip le  n u m b er   o f   p r o b lem s   a s s o ciate d   w it h   i m a g p r ep r o ce s s .   T h er ef o r e,   th p r o b lem   s tat e m en o f   th p r o p o s ed   s tu d y   ca n   b s tated   as  Dev elo p in g   a   co m p u tatio n al  m o d el  th at  c an   j o in tl y   ad d r ess   m u ltip le  p r o b lem s   as s o ciate d   w i th   i m ag e n h an ce m e n t   ex clu s i v el y   r elate d   to   b r ai n   M R I   is   ch a llen g i n g ”.   T h n e x t   s ec tio n   o u tli n es  th e   p r o p o s ed   s o lu tio n   to   ad d r ess   th is   p r o b le m .   T h p r im ai m   o f   t h p r o p o s ed   s tu d y   i s   to   o f f er   s o lu tio n s   to w ar d s   s o m o f   t h f r eq u e n tl y   o cc u r r in g   p r o b lem s   t h at  ac a s   i m p ed i m en i n   an al y zi n g   m ed ical  i m a g es  esp ec ial l y   b r a in   MRI.   Fro m   t h p r io r   s ec tio n ,   it h as b ee n   s ee n   t h at  t h er ar p r o b lem s   as s o ciate d   w it h   h o m o g en it y   o f   p i x el  in f o r m a tio n ,   n o is i n clu s io n ,   a n d   co m p le x   i m p le m en tatio n   p r o ce s s   t h at  ad v er s el y   af f ec t s   t h e   ad v an ce   f o r m s   o f   a n al y s i s   o v er   th b r ai n   M R I   i m a g e.   T h er ef o r e,   th p r o p o s ed   s y s te m   o f f er s   t h r ee   d if f er en s et  o f   s o lu t io n   i n   o r d er   to   ad d r ess   th i s   p r o b le m   th at  i s   d ir ec tl y   r e lated   to   i m a g e n h an ce m e n t.  F ig u r 1   h ig h li g h ts   th e   s c h e m atic  d ia g r a m   o f   p r o p o s ed   s o lu tio n .         A l g o r i t h m   f o r   m i n i m i z i n g   h o m o g e n i t y   p r o b l e m s A l g o r i t h m   f o r   C o n t r o l l i n g   N o i s e - r e l a t e d   E n h a n c e m e n t A l g o r i t h m   f o r   P r o g r e s s i v e   E n h a n c e m e n t H o m o g e n e i t y   N o i s e S i m p l e   I m p l e m e n t a t i o n P r o p o s e d   S y s t e m P r o b l e m s   A d d r e s s e d I n p u t   B r a i n   M R I O u t p u t E n h a n c e d   I m a g e     Fig u r 1 .   Sch e m atic  d iag r a m   o f   p r o p o s ed   s o lu tio n       A cc o r d in g   to   th p r o p o s ed   s ch e m e,   t h p r i m id eo lo g y   o f   t h p r o p o s ed   im p le m e n tatio n   s ce n ar io   is   th at  d if f er en b r ain   MRI  i m a g es  h av d if f er e n in c lu s io n   o f   r eq u ir e m e n ts   o f   p r ep r o ce s s in g   w h er ea s   o n l y   s in g le  al g o r ith m   is   ex ec u ted   to   p er f o r m   i m a g en h a n ce m e n t.  T h is   p r o b lem   is   s o l v ed   b y   i n tr o d u ci n g   th r e e   d if f er e n s ch e m e s   o f   i m p le m e n tatio n   t h at  e m p h asize s   o n   ad d r ess in g   t h e   h o m o g e n it y   p r o b le m s ,   n o i s e - r elae d   is s u es,  a s   w e ll  a s   s i m p le   i m p l e m en tatio n   is s u e s .   As  b r ain   M R I   i m ag e s   ar e   u s u al l y   d ar k e r   an d   t h p r o p o r tio n s   o f   th d ar k   p ix els  ar co m p ar ativ el y   m o r th a n   MRI  o f   o th er   o r g an s   o f   h u m a n   b o d y ,   it  is   ess en tial  t h at  th er e   th i m ag co u ld   b s u b j ec ted   to   alg o r ith m s   t h at  is   ca p ab le  o f   p er f o r m i n g   p r e - p r o ce s s i n g   w i th   h ig h er   d eg r ee   o f   f le x ib ilit y .   B y   ad o p tin g   t h a n al y tical  r esear ch   m et h o d o lo g y ,   th p r o p o s ed   s y s te m   is   d es ig n ed   to   o f f er   th r ee   in d iv id u al  a n d   d is cr ete   s et   o f   i m ag e   e n h a n ce m en o p er atio n   in   o r d er   to   as s is i n   d ia g n o s in g   b r ain   M R I   i m ag e   m o r clo s el y .   T h ad v an ta g es  o f   th p r o p o s ed   s y s te m   ar as f o llo w s :   i)   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   o f f er s   s o l u tio n   to   m u ltip le   p r o b le m s   a s s o ciate d   w i th   i m ag e n h an ce m e n t h at   ar f r eq u en tl y   e n co u n ter ed   in   ex is t in g   r esear ch - b ased   i m p le m en tatio n ,   ii)   T h p r o p o s ed   s y s te m   is   as s es s ed   u s i n g   n o v el  p er f o r m a n ce   p ar am eter   t h at  en s u r p r o p er   ass es s m en o f   co n tr ast,  b r ig h tn e s s ,   s h ar p n es s ,   lo ca lit y ,   ex ec u tio n   p er f o r m a n ce   all  to g et h er .   iii)   A ll   th th r ee   s e ts   o f   alg o r it h m s   ar m ea n t to   ad d r ess   d if f er e n t p r o b lem s ; h o w e v er ,   th e y   ca n   also   b in ter - ch an g ea b l y   u s ed   i f   m u lt ip le  s u ch   p r o b lem s   ar p r esen t in   t h g iv e n   i n p u t i m a g e,   iv )   I s av es  ti m a n d   o f f er s   m o r p r o d u ctiv it y   to   p h y s icia n ,   w h o   ca n   p er f o r m   clo s er   s t u d y   o f   g iv e n   i n p u o f   b r ain   MRI  i m a g w it h   w id er   r an g es  o f   s elec tio n   o f   i m ag en h a n ce m en o p er atio n .   Ap ar f r o m   t h e   ab o v e - m en t io n ed   ad v a n tag e s ,   th p r o p o s ed   s y s te m   a ls o   o f f er s   o p ti m izatio n   to   s i m p le  f ilt er in g   p r o ce s s   w h ic h   w ill   in f er   f ac th at   it   is   f ea s ib le  to   p er f o r m   n o n - r ec u r s i v o p er atio n   i n   o r d er   to   o b tain   h i g h l y   en h a n ce d   i m a g e.   T h n e x t sec tio n   ill u s tr ate s   ab o u t th al g o r ith m s   b ein g   i m p le m en ted .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n teg r a ted   mo d ellin g   a p p r o a c h   fo r   en h a n cin g   b r a in   M R I   w ith   flexib le  p r e - p r o ce s s in g …   ( Ha r is h   S . )   2419   2.   AL G O RI T H M   I M P L E M E NT A T I O N     T h is   s ec tio n   p r esen t s   d is c u s s i o n   o f   all   th e   co r alg o r ith m s   th at  w o r k s   i n   a n   i n te g r ated   m an n er   to   o f f er   co m p r e h en s i v en h a n c e m en o f   t h b r ain   MRI  i m a g e.   T h id eo lo g y   o f   t h is   alg o r it h m   co n s tr u ctio n   is   th at  d if f er en b r ain   MRI  i m ag es  w il h a v d if f er e n f o r m s   o f   p r o b lem s   w h ic h   ar r eq u ir ed   to   b e   ad d r ess ed   in   p r ep r o ce s s in g   s ta g es  it s elf .   T h p r o p o s ed   s y s te m   d is cu s s e s   ab o u th r ee   d if f er en p o s s ib il ities   o f   s o lu tio n s   to   elev iate  t h i m ag e n h a n ce m e n t p r o ce s s   u s in g   s i m p le  p r o ce s s   o f   i m p le m e n tatio n .     2 . 1 .     So lutio n t o wa rds   ho m o g eneit y   pro ble m s   o f   bra in  M RI   As  s ee n   i n   e x is ti n g   s y s te m ,   t h er ar v ar io u s   f o r m s   o f   ap p r o ac h es  f o r   s tr etch i n g   t h c u m u l ativ g r a y   lev els   o f   t h m ed ical  i m a g es  o f   th b r ai n .   Ho w ev er ,   n o all   tech n iq u e s   h a v b ee n   u s ed   f o r   MRI  f o r m ,   w h ic h   o f f er s   b etter   r eso lu t io n   co m p a r ed   to   o th er   f o r m s   o f   r ad io lo g ical  i m a g es  o f   b r ain .   T h er ef o r e,   th p r i m ai m   o f   th is   s o l u tio n   is   to   o f f er   n o n - li n ea r   i m a g en h an ce m e n p r o ce s s   to   m a k s i m p le  p r o ce s s   o f   r ec tify in g   th e   ar tif ac ts   ir r esp ec t o f   a n y   f o r m   o f   i m a g es.  T h alg o r it h m   d es i g n ed   f o r   th is   p u r p o s is   a s   s h o w n   b elo w :     Alg o rit h m   f o m in i m izi ng   ho m o g enit y   pro ble m s   I np ut : I   ( I n p u t b r ai n   MRI) ,   ( ex p o n en t)   O utput : β ( co n tr ast),   β ( s h ar p n ess )   Sta rt   1 .   in it I ,   a   2 .   I 1 I a   3 .   I 1 f 1 ( 2 5 5 * I 1 . /3 0 0 )   4 .   [ α 1   α 2 ] f 2 ( f 1 (I 1 ))   5 .   α 3 f 3 ( f 1 (I 1 ))   6 .   β 1 f 4 ( f 1 (I 1 ))   7 .   β 2 f 5 ( f 1 (I 1 ))   8 .   a o p tim ize( b ix )   9 .   r ep ea t step - 5 , 6 , 7   f o r   n e w   v alu e   E nd     T h h o m o g e n it y   p r o b le m s   i n   b r ain   MRI  i s   u s u a ll y   ca u s ed   i f   t h co n tr a s ts   a s   w ell  a s   s h ar p n ess   ar e   n o u n i f o r m l y   m ain tain ed .   T h s tep - w i s d escr ip tio n   o f   th p r o p o s ed   alg o r ith m   is   a s   f o llo w s T h alg o r it h m   tak es  t h in p u i m ag ( I )   an d   ex p o n en t ial  f ac to r   ( a)   as  th i n p u t h at  af ter   p r o ce s s in g   o f f e r s   t w o   s i g n i f ican t s   o u tco m o f   β ( I n p u b r ain   MRI)   an d   β ( s h ar p n e s s )   ( L i n e - 1 ) .   T h ex p o n en tial  v ar iab le  a   is   u s ed   f o r   en co d in g   an d   d ec o d in g   o p er atio n   in   o r d er   to   p er f o r m   n o n - li n ea r it y   o p er atio n s   ( L in e - 2 )   to   o b tain   p r o ce s s ed   i m a g I 1 A   s e o f   s i m p le  d is cr ete  f u n ct io n   f 1 ( x )   is   d esi g n ed   f o r   m a k i n g   it  a s   u n s i g n ed   in te g er   o f   8   b its   ( L in e - 3 ) .   T h is   o p er atio n   is   f o llo w ed   b y   ap p ly in g   s p ec i f ic  f u n ctio n   f 2 ( x )   in   L in e - 4   i n   o r d er   to   o b tain   co n tr ast - s p ec if ic   in f o r m atio n   f r o m   I 1 .   T h alg o r ith m   al s o   co m p u te s   co n tr a s t p er   p ix els  α w it h   a n   aid   o f   f u n c tio n   f 3 ( x )   in   L i n e - w it h   an   i n p u o f   g r a y   s ca le  i m ag e.   I is   o b tain ed   b y   ca lcu latin g   av er ag o f   m atr i x   ele m en ts   f o r   d if f er en tial   i m a g th a is   e x tr ac ted   b y   ap p ly in g   co n v o lu tio n   o p er atio n   o n   g r a y s ca le  i m a g u s i n g   k er n el  m atr ix   ( L i n e - 5 ) .   Fin all y ,   t w o   f u n ctio n s   β 1 ( x )   an d   β 2 ( x )   ar ap p lied   to   o b tain   th co n tr as an d   s h ar p n es s   in   t h p r o ce s s ed   i m a g e   I 1   ( L i n e - 6   an d   L in e - 7 ) .   T h c o n tr ast  i s   ca lc u lated   as  f o llo ws -   it  co m p u te s   t h e   m ea n   o f   th in p u i m a g th a n   s u b tr ac t h m ea n   f r o m   m ai n   m atr i x   o f   i n p u i m a g e.   T h o b tain e d   d if f er e n ce   is   t h a n   s q u ar ed   f o llo w ed   b y   ap p ly i n g   s q u ar er o o o f   s u m m atio n   o f   all  th s q u ar ed   d if f er en ce   o b tain ed   in   p r io r   s tep .   T h co n tr ast  is   o b tain ed   b y   d i v id i n g   t h s q u ar e - r o o o f   s u m   to   p r o d u ct  o f   s i ze s   o f   o r ig i n al  i m a g es.  T h s h ar p n ess   i s   o b tain ed   by   ap p l y i n g   ap p r o x i m ated   g r a d ien to   th d o u b le  p r ec is io n   im ag e.   T h s q u ar r o o o f   th s u m m at io n s   o f   d u al   co ef f icie n t s   is   o b tain ed   f o llo w ed   b y   d iv id in g   th s u m   o f   all  th o b tain ed   s q u ar r o o t   v alu to   n u m b er   o f   m atr i x   ele m en t s .   T h is   o p er atio n   f i n all y   g i v es  b etter   s h ar p n es s   to   i m a g e.   T h n e x p r o ce s s   i s   to   p er f o r m   o p tim izatio n   o f   b o th   co n tr ast s   as  w ell  a s   s h ar p n e s s   f ac to r .   F o r   th is   p u r p o s e,   th e x p o n en ti al  v al u i s   f u r t h er   o p tim ized   u s i n g   n e w   v ar iab le  b ix   w h er b ix   r ep r esen ts   c o n d itio n   w h er s u m m atio n   o f   s h ar p n es s   v alu e   i s   eq u al  to   m ax i m u m   v a lu o f   s h ar p n ess .       2 . 2 .     So lutio n t o wa rds   no is e - re la t ed  enha nce m ent   pro ble m     Den o is i n g   p r in cip les  u s u all y   i n v o l v es  to o   m an y   s er ies  o f   o p er atio n   r ig h f r o m   id en ti f icatio n   o f   n o is e   t y p es  to   p r ev en tin g   it.  Hen ce ,   th p r o p o s ed   s y s te m   co n tr ib u tes  to   o f f er   s i m p le  d en o i s in g   p r in c ip le  t h at  ca n   p er f o r m   r e m o v al  o f   n o i s wh ile  b alan c in g   t h i m a g e n h an ce m e n p r o ce s s   s i m u lata n e o u s l y .   P r ese n ce   o f   s ig n i f ica n n o is e s   e. g .   m u l tip licativ n o is is   q u ite  in e v it ab le  in   b r ain   MRI  i m a g es  t h at  also   af f ec t h e   b r ig h t n es s   asp ec o f   it.  T h e   p r esen al g o r ith m   is   ca p ab l o f   id en tify i n g   t h f r eq u en c y   d o m ai n   o f   t h e   illu m i n an ce   a s   w ell   as  r e f lecta n ce   f ac to r   f o r   ad d r ess in g   t h e n h a n ce m en an d   n o is p r o b lem .   T h s tep s   o f   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   ar as  f o ll o w s :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t   201 9   :   2 4 1 6   -   2424   2420   Alg o rit h m   f o Co ntr o llin g   N o is e - re la t ed  E nh a nce m e nt   I np ut : I   ( in p u t i m ag e) ,   r   ( r o w s ) ,   ( co lu m n s ) ,   an d   n   ( f ilter )   O utput : I 1   ( en h a n ce d   i m a g ed )   Sta rt   1 .   in it r ,   c,   n   2 .   F o r   i=1 r   3 .         F o r   j =1 :c   4 .         5 . 0 2 2 , )) ) 2 ( ) 2 ((( c j r i A j i   5       ) )) 10 (( 1 ( 1 2 . , n j i j i A H   6 .         E nd   7 .   E nd   8 .   I 1 g   ( I ,   n ,   aL ,   aH)   E nd     T h alg o r ith m   tak e s   th i n p u i m a g I   as  w ell  as  r   ( r o w s ) ,   c   ( co lu m n s ) ,   an d   n   ( f ilter ) .   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   i s   u s ed   f o r   en h an ci n g   th g r a y s ca le  i m a g o f   b r ain   M R I   w it h   r esp ec to   it s   ap p ea r an ce .   I d o es  s o   b y   co m p r ess io n   t h i llu m i n ati o n   an d   i m p r o v es   t h r ef lectio n   asp ec t   o f   t h i m a g e.   T h al g o r ith m   co n s id er s   co m p u tatio n   f o r   all   t h r o w s   ( L i n e - 2 )   a n d   all  th co l u m n s   ( L in e - 3 )   to   co m p u te   th e   e m p ir ic al  ex p r ess io n   o f   t h e   f ilter   ( L in e - 4   an d   L in e - 5 ) .   T h alg o r ith m   also   co n s id er s   th r ee   u s er - d e f i n ed   in p u t s   i.e .   n ,   aL ,   an d   aH  in   o r d er   to   f u r t h er   ex ec u tes  f u n ctio n   g   ( L in e - 8 ) .   T h f u n ctio g ( x )   is   r esp o n s ib le  f o r   o p tim iz in g   t h p er f o r m a n ce   o f   th n o is e - r e m o v al  o p er atio n   i n   o r d er   to   o f f er   a n   o u tp u t   o f   en h an ce d   i m a g I 1   ( L i n e - 8 ) .   T h en h a n ce m e n t   p r o ce s s   is   as  f o llo w s - t h i n p u g r a y   s ca led   i m a g i s   ch an g ed   to   d o u b le  p r ec is io n   i m ag f o llo w ed   b y   ex tr ac tio n   o f   s ize  o f   th i s   i m a g to   g e n er ate  r   a n d   c   v al u es   th at  is   u s ed   i n   L i n e - 2   a n d   L i n e - 3 .   T h e m p ir ical   ex p r ess io n   i n   L i n e - 5   is   ex ec u t ed   to   r em o v t h ar tif ac t s   w i t h   r esp ec to   th in p u ar g u m e n ts   o f   r ,   c,   an d   n   in   o r d er   t o   g en er ate  f il ter ed   i m ag e   H.       H ( aH - a L )   * H)   +a L   ( 1 )     T h n ex p r o ce s s   is   to   o b tai n   th lo g ar it h m ic  v er s io n   o f   an   i m a g f o llo w ed   b y   p er f o r m i n g   Fa s t   Fo u r ier   T r an s f o r m   o p er atio n   o n   it.  A f ter   ap p ly i n g   i n v er s o p er atio n ,   th n o r m alize d   i m a g is   o b tain ed   th at  is   b asicall y   tr ea ted   as  t h f i n all y   en h a n ce d   i m a g o f   t h i s   o p er atio n .     2 . 3 .     So lutio n t o wa rds   s i m pl i s t ic  in i m p le m ent a t io n str a t eg y   I w as  alr ea d y   n o ticed   th at   ex is ti n g   ap p r o ac h es  h av u s ed   h i g h l y   iter ati v o p er atio n   w h il e   p er f o r m in g   i m a g clas s i f icati o n ,   w h ic h   i s   n o r m all y   t h la s s ta g e.   T h in v o l v e m e n t s   o f   iter ati v s tep s   ar e   q u ite  r eq u ir ed   as  it  i s   n ec e s s ar y   to   d o u b le  ch ec k   t h f i n al  o u tco m b y   e x tr ac ti n g   t h b est  o u tco m e.   Ho w e v er ,   th is   p r o ce s s   o f   iter atio n   ca n   b m i n i m ized   i f   n ec es s ar y ,   ca r is   ta k e n   i n   t h p r e - p r o ce s s in g   s tep   it s elf .   T h er ef o r e,   th p r i m a g en d a   o f   th is   al g o r ith m   is   to   o f f e r   h ig h l y   p r o g r ess iv a s   well  as  n o n - iter ati v e   ap p r o ac h   f o r   p er f o r m in g   i m a g en h a n ce m en t.  T h s tep s   o f   t h alg o r it h m   ar as  f o llo w s :     Alg o rit h m   f o P ro g re s s iv E nh a nce m ent   I np ut : I   ( in p u t i m a g e)   O utput : I 1   ( en h a n ce d   i m a g e)   Sta rt   1 .   in it r   2 .   [ co ef ] ϕ +   ( I ,   f ( s elec t) )   3 .   L L δ ( co ef ,   r )   4 .   I 1   ϕ -   ( co ef ,   f ( s elec t) )   E nd       T h alg o r ith m   tak e s   t h in p u o f   g r a y s ca led   b r ain   MRI   i m a g e   th at   a f ter   p r o ce s s i n g   g i v es   t h e   o u tco m o f   I 1   ( en h a n ce d   i m a g e) .   T h a lg o r ith m   also   ta k es  t h r   v alu as  t h i n p u ( L i n e - 1 )   w it h   s e lectio n   o f   u s er - d ef i n ed   f il ter in g   tec h n q iu es.  A   tr a n s f o r m ed - b a s ed   tech n iq u is   a p p lied   f o r   th e   p r o p o s ed   s y s te m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n teg r a ted   mo d ellin g   a p p r o a c h   fo r   en h a n cin g   b r a in   M R I   w ith   flexib le  p r e - p r o ce s s in g …   ( Ha r is h   S . )   2421   A   f u n ctio n   t w o -   d i m e n s io n al   f u n ctio n   d is cr ete  w av tr an s f o r m s   ϕ is   i m p le m e n ted   co n s id er in g   t h in p u ar g u m e n o f   i n p u i m ag a n d   f u n ctio n   to   s elec th tr an s f o r m atio n   tec h n iq u ( L in e - 2 ) .   T h o u tco m f o r   th i s   p r o ce s s   is   g en er atio n   o f   4   d if f er en co e f f icie n ts   e. g .   L L   ( L o w - L o w ) ,   L ( L o w - h i g h ) ,   HL   ( Hig h   L o w ) ,   HH  ( Hig h   Hi g h ) .   He n ce ,   co e f ( L L ,   L H,   H L ,   HH) .   T h n ex p ar o f   t h alg o r it h m   is   to   o f f er   f u r t h er   en h a n ce m en b y   tar g eti n g   L L   co ef f icie n f o llo w ed   b y   ap p ly in g   i n v er s f u n ct io n   o n   it.  T h f u n c tio n   δ( x )   i s   m ea n f o r   th i s   p u r p o s ( L i n e - 3 ) .   Fin all y ,   f o r   all  th v al u e s   o f   r ,   th alg o r it h m   ap p lies   ϕ ( x )   as  th o p ti m ized   p ar am eter   to   e n h an ce   it  f u r t h er .   I n   o r d er   to   p er f o r m   o p ti m izatio n ,   f o llo w in g   s tep s   ar c o n d u cted p er f o r m   n o r m aliza t io n   o f   i m ag f o llo w ed   b y   g r a y s ca le  th r es h o ld in g   to   o b tain   h i g h l y   en h a n ce d   i m a g I 1   ( L in e - 4 ) .   T h er ef o r e,   th e   alg o r it h m   is   h ig h l y   p r o g r es s iv e   an d   t h e n h a n ce m en o f f er ed   is   h i g h l y   s u p er io r   w i th o u t   in cl u s io n   o f   an y   co m p u tatio n a ll y   b u r d en i n g   tas k .   T h n ex s ec tio n   d is cu s s e s   th o u tco m e s   o b tain ed .       3.   RE SU L T S   ANA L YS I S     T h an al y s is   o f   th e   p r o p o s ed   s y s te m   i s   ca r r ied   o u co n s id er in g   all  t h th r ee   a lg o r ith m s   i.e .   A l g o r ith m - 1   ( Alg o r it h m   f o r   m i n i m izi n g   h o m o g en i t y   p r o b le m s ) ,   A l g o r ith m - 2   ( A l g o r it h m   f o r   C o n tr o llin g   No is e - r elate d   E n h a n ce m e n t) ,   an d   A l g o r ith m - 3   ( A l g o r ith m   f o r   P r o g r ess iv E n h a n ce m en t) .   T h co m p lete   ass es s m en w a s   ca r r ied   o u t b o th   v i s u all y   a n d   g r ap h ica ll y   u s i n g   s tan d ar d   b r ain   MRI  i m ag d ataset  [ 3 4 ]     3 . 1 .   Vis ua l o utc o m e s   T h v is u al  o u tco m e s   T ab le  1   h ig h li g h ts   th a ea ch   al g o r ith m   o f f er s   d if f er e n f o r m s   o f   v i s u alit y   to   th e   en h a n ce d   i m a g e.   Fo r   s i m i lar   s et  o f   g iv e n   i n p u ts ,   t h o u t p u ts   s i g n if ican d i f f er s   th at  s ee m s   to   b h ig h l y   s p ec if ic  to   s p ec i f ic  alg o r it h m s .   Ho w ev er ,   ea ch   v i s u al  o u tco m is   g o o d   en o u g h   f o r   p er f o r m i n g   d ia g n o s tic  an d   h en ce   o f f er   b etter   f le x ib ilit y   in   i n v e s t g atin g   th e   i n p u t   o f   b r ain   M R I .   A ll   t h s ig n i f ic an p ar a m eter s   e. g .   co n tr ast,  b r ig h tn e s s ,   an d   s h ar p n es s   h as b ee n   s i g n if ica n tl y   i m p r o v ed   f o r   ea ch   o u tco m es o f   e ac h   alg o r it h m .       T ab le  1 .   Vis u al  o u tco m e s   o f   p r o p o s ed   s y s te m   A l g o r i t h m - 1   A l g o r i t h m - 2   A l g o r i t h m - 3   I n p u t   I mag e   En h a n c e d   I mag e   I n p u t   I mag e   En h a n c e d   I mag e   I n p u t   I mag e   En h a n c e d   I mag e                                                                   3 . 2 .     G ra ph ica l o utc o m es   T h ass ess m e n o f   n u m er ical  o u tco m es  w as  ca r r ied   o u co n s id er in g   n o n - co n v e n tio n al  e n h an ce m e n p r o ce s s e. g .   Glo b al  co n tr ast  f a cto r ,   co n tr ast  p er   p ix el,   co n tr ast,  an d   s h ar p n e s s .     T h is   p ar am eter   is   co n s id er ed   as  d ir ec r ep r esen tatio n   o f   p er ce p tio n   o f   an   i m a g b y   t h h u m a n   w it h   r esp ec to   co n tr ast.  Usi n g   d i f f er e n t   lev els   o f   r e s o lu tio n ,   t h is   p ar a m eter   i s   u s ed   f o r   ca lcu lat in g   o v er all   v al u o f   t h co n tr ast.  T h n u m er ical   o u tco m s h o w s   t h at  al g o r it h m - 3   o f f er s   b etter   Glo b al  C o n tr ast  f ac to r   in   co m p ar is o n   to   o t h e r   t w o   a lg o r it h m s   a s   s h o w n   in   Fi g u r 2 .   A   clo s er   lo o k   w il s h o w   th a alg o r ith m - 1   an d   al g o r ith m - 2   o f f er s   n ea r l y   s i m ilar   p er f o r m a n ce .   T h e   ac tu al  i n f er en ce   to   th is   g r ap h ical  o u tco m w ill  m ea n   th at  t h r es u lta n i m a g o b tain ed   b y   alg o r ith m - 3   is   h a v i n g   p er ce p tib le  co n tr ast  t h at  ca n   b p r ac ti ca ll y   s en s ed   b y   a n y   h u m a n ,   w h ic h   is   g o o d   f r o m   ap p licatio n   v ie w p o in t.   T h n ex t   p er f o r m a n ce   p ar a m e ter   co n s id er ed   f o r   as s es s m e n t   is   co n tr a s p er   p ix el   th a is   ca l cu lated   b y   m ea n   d if f er e n ce   o f   a n y   p o in t   o f   a   g iv e n   p i x el  w i th   it s   n ei g h b o r in g   p i x el  r e f er   F ig u r 3 .   I n   t h i s   ca s e,   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t   201 9   :   2 4 1 6   -   2424   2422   o u tco m s h o w s   t h at  co n tr as v alu o f f er ed   b y   Alg o r it h m - 1   i s   m o r as  co m p ar ed   to   alg o r ith m - 2   an d   alg o r ith m - 3 .   Ho w e v er ,   t h i n cr ea s ed   v al u o f   co n tr as w il o n l y   m ea n   h u m a n   i m p er ce p tib le  i m ag b y   ex h ib it in g   t h i m a g to   b n e ar   to   w h it h is h .   I w il also   m ea n   t h at  lo w er ed   v al u o f   co n tr ast  p er   p ix e w il l   m ea n   d ar k er   p ix el,   w h ic h   is   also   h u m a n   i m p er ce p tib le.   Hen ce ,   alg o r ith m - 1   is   g o o d   f o r   d ar k er   i m ag w h il e   alg o r ith m - 2   is   g o o d   f o r   i m ag e   w ith   ab n o r m all y   i n cr ea s ed   c o n tr ast  r an g es.  Ho w ev er ,   al g o r ith m - 3   i s   f o u n d   to   o f f er   g o o d   b alan ce   b et w ee n   th h ig h er   an d   lo w er   in ten s it y   an d   t h er eb y   it  o f f er s   c u m u l ativ el y   g o o d   g lo b al  co n tr ast f ac to r   as seen   i n   Fi g u r 2.   Fig u r 4   h ig h li g h ts   th e   co m p a r ativ a n al y s i s   o f   th e   all  th e   t h r ee   al g o r ith m s   w it h   r esp ec t o   co n tr ast   w it h   an   ag e n d to   s ee   b etter   ca p ab ilit y   to   attai n   i n cr ea s e d   co n tr ast  v al u e.   T h o u tco m s h o w s   t h at  o n l y   alg o r ith m - 1   an d   al g o r ith m - 3   o f f er s   s u ch   ca p ab ilit y to o f f er s   co n tr ast  w i th i n   b etter   to ler a b leli m it s   o f   h u m an   p er ce p tio n .   Ho w e v er ,   th er is   d is cr ee m ea n n g   f o r   b o th   o f   th e m   as  al g o r ith m - 1   is   all  ab o u n o n - lin ea r   m ec h a n i s m   to   co n tr o co n tr ast  w h i le  alg o r it h m - 3   i n clu d e s   v ar io u s   tr an s f o r m ed - b ased   s tep s   f o llo w ed   b y   en h a n ci n g   t h p i x els   i n   L L   r e g io n   alo n g   w i th   o p ti m izatio n .   Hen ce ,   te n d en c y   to   o b tain   b etter   i m a g is   al w a y s   g o o d   f o r   alg o r ith m - 3   as  co m p ar ed   to   alg o r ith m - 1 .   On   t h o th er   h a n d ,   alg o r ith m - 2   d o esn o f f er   m u c h   f le x ib ilit y   in   t h ca lc u latio n   o f   th at  r es u lts   i n   les s   ca p ab ilit y   to   p er f o r m   in cr ea s i n   co n tr ast.   Fig u r 5   s h o w s   th co m p ar ativ a n al y s i s   o f   all  t h i m ag es  w ith   r esp ec to   s h ar p n ess   a s p ec t.   A lt h o u g h ,   s h ar p n es s   is   n ec es s ar y   f o r   b ette r   i m ag e n h a n c e m en b u h i g h er   d eg r ee   o f   s h ar p n es s   r esu lts   i n   p ix elate d   i m ag e   in   th e   o u tco m e.   T h is   f ac ca n   b v is ib le  i n   g r ap h ical  tr e n d   w h er a lg o r ith m - 1   is   f o u n d   to   s h o w   th e   h i g h est   s h ar p n es s   w h ile   alg o r it h m - 3   is   f o u n d   to   s h o w   s l ig h tl y   le s s   s h ar p .   A l g o r ith m - 3   ca n n o b e   co n s id er ed   to   o f f er   m u ch   h i g h er   s h ar p n es s .           Fig u r 2 .   C o m p ar ativ a n al y s i s   o f   g lo b al  co n tr ast  f ac to r       Fig u r 3 .   C o m p ar ativ a n al y s i s   o f   co n tr ast p er   p ix el           Fig u r 4 .   C o m p ar ativ a n al y s i s   o f   co n tr ast           Fig u r 5 .   C o m p ar ativ a n al y s i s   o f   s h ar p n es s       4.   CO NCLU SI O N   T h co n t r i b u ti o n s   o f   th e   p r o p o s e d   s y s tem s   ar e:   i )   i o f f er s   t h r ee   s et   o f   f lex i b le   im ag en h an ce m en alg o r ith m   w ith   o p t im ized   p e r f o r m an ce ,   ii )   i is   ca p a b l o f   b alan c in g   m u ltip le  as p ec ts   w h ile  p er f o r m in g   im ag e   en h an ce m en t,  iii )   it  is   co m p u tati o n al ly   f aster   f o r   b r a in   MRI  im ag es.  I w as  f o u n d   th at  f o r   1 0   MRI  b r a in   im ag es,  alg o r ih m - 1   t o o k   a p p r o x im ately   0 . 7 6 6 5   s ec ,   a lg o r ith m   2   to o k   ap p r o x im ately   0 . 9 2 8 3   s e c,   w h ile  alg o r ith m - 3   co n s u m ed   a p p r o x im ately   0 . 4 2 7 1   s ec .   E a ch   alg o r ith m   h as  its   o w n   ca p a b i lity   to   p e r f o r m   im ag e   en h an ce m en w h ich   co m p let el y   d ep en d s   u p o n   th e   in p u im ag o f   b r ain   MR I .   Ou r   f u tu r w o r k   w ill  b in   th d i r e cti o n   o f   f u r th er   c o n tin u tin g   in v esti g a ti o n   o n   i t t o   a p p ly   o n   d is ea s id en tif ic ati o n   p r o b lem s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n teg r a ted   mo d ellin g   a p p r o a c h   fo r   en h a n cin g   b r a in   M R I   w ith   flexib le  p r e - p r o ce s s in g …   ( Ha r is h   S . )   2423   RE F E R E NC E S     [1 ]     P .   V a su k i,   J.  Ka n im o z h a n d   M .   B.   De v i,   " A   su rv e y   o n   im a g e   p re p ro c e ss in g   tec h n i q u e f o r   d iv e rse   f ield o f   m e d ica ima g e r y , "   2 0 1 7   IEE In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   El e c trica l,   In stru me n t a ti o n   a n d   C o mm u n ic a ti o n   En g i n e e rin g   ( ICEICE ) ,   Ka ru r ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 7 .   [2 ]   S .   L .   Ju e a l . ,   " Bra in   M RI  T u m o S e g m e n tatio n   w it h   3 I n tra c ra n ial  S tru c tu re   De f o rm a ti o n   F e a tu re s,"   in   IEE E   In telli g e n S y ste ms ,   v o l.   3 1 ,   n o .   2 ,   p p .   6 6 - 7 6 ,   M a r. - A p r.   2 0 1 6 .   [3 ]   De sp o to v ić,  Iv a n a ,   Ba rt  G o o ss e n s,  a n d   W il f ried   P h il i p s.  " M RI  se g m e n tatio n   o f   th e   h u m a n   b r a in c h a ll e n g e s,  m e th o d s,  a n d   a p p li c a ti o n s, Co m p u t a ti o n a a n d   ma t h e ma ti c a l   me th o d s   in   me d icin e   2 0 1 5   ( 2 0 1 5 ).   [4 ]   Ko b a sh i,   S y o ji ,   L á s z   G .   N y ú l,   a n d   Ja y a ra m   K.  Ud u p a .   " S o f Co m p u t in g   in   M e d ica Im a g e   P ro c e ss in g , Co mp u t a ti o n a a n d   m a t h e ma ti c a l   me th o d s   in   me d icin e   2 0 1 6 ,   2 0 1 6 .   [5 ]   O.  G h rib i,   L .   S e ll a m i,   M .   Be n   S l im a ,   A .   Be n   Ha m id a ,   C.   M h iri   a n d   K.  B.   M a h f o u d h ,   " A n   A d v a n c e d   M RI  M u lt i - M o d a li t ies   S e g m e n tatio n   M e th o d o lo g y   De d ica ted   to   M u lt ip le  S c l e ro sis  L e sio n Ex p l o ra ti o n   a n d   Diff e r e n ti a ti o n , "   in   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   N a n o Bi o sc ien c e ,   v o l.   1 6 ,   n o .   8 ,   p p .   6 5 6 - 6 6 5 ,   De c .   2 0 1 7 .   [6 ]   Hira lal,   Re sh m a ,   a n d   He m a   P .   M e n o n .   " A   S u rv e y   o f   Bra in   M RI  Im a g e   S e g m e n tatio n   M e th o d a n d   th e   Iss u e s   In v o lv e d , T h e   In ter n a ti o n a S y mp o siu o n   In telli g e n S y ste ms   T e c h n o l o g ie a n d   Ap p li c a ti o n ,   S p rin g e r,   Ch a m ,   2 0 1 6 .   [7 ]   L .   Do ra ,   S .   A g ra w a l,   R.   P a n d a   a n d   A .   A b ra h a m ,   " S tate - of - th e - A rt  M e th o d s   f o Bra in   T issu e   S e g m e n tatio n :   A   Re v ie w , "   in   IEE Rev iews   in   B io me d ica En g in e e rin g ,   v o l .   1 0 ,   p p .   2 3 5 - 2 4 9 ,   2 0 1 7 .   [8 ]   G o n z á lez - V il là,  S a n d ra ,   e a l.   " A   re v ie w   o n   b ra i n   stru c t u re se g m e n tatio n   in   m a g n e ti c   re so n a n c e   im a g in g , Arti fi c ia in telli g e n c e   in   me d icin e   7 3 ,   45 - 69 ,   2 0 1 6 .   [9 ]   S .   P o o rn a c h a n d ra   a n d   C.   Na v e e n a ,   " P re - p ro c e ss in g   o f   M Im a g e s   f o Eff ici e n Qu a n ti tativ e   Im a g e   A n a l y si Us in g   De e p   L e a rn in g   Tec h n iq u e s,"   2 0 1 7   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Rec e n Ad v a n c e in   El e c tro n ics   a n d   Co mm u n ica ti o n   T e c h n o l o g y   ( ICR AE CT ) ,   Ba n g a lo re ,   p p .   1 9 1 - 1 9 5 ,   2 0 1 7 .   [1 0 ]   Ro y ,   S u d ip ta,  e a l.   " A n   i m p ro v e d   b ra in   M im a g e   b in a riza ti o n   m e th o d   a a   p re p ro c e ss in g   fo a b n o rm a li t y   d e tec ti o n   a n d   f e a tu re s e x trac ti o n , Fro n ti e rs   o C o mp u ter   S c ien c e   1 1 . 4   S p rin g e r ,   7 1 7 - 7 2 7 2 0 1 7 .   [1 1 ]   A .   M i n   a n d   Z.   M .   Ky u ,   " M RI  I m a g e En h a n c e m e n a n d   T u m o S e g m e n t a t i o n   f o B ra i n , "   2 0 1 7   1 8 t h   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   P a r a ll e a n d   Di str ib u te d   C o m p u ti n g ,   A p p l ic a t i o n a n d   T e c h n o l o g ies   ( PD CA T ) ,   T a i p e i,   p p .   2 7 0 - 275 ,   2017 .   [1 2 ]   V.  A lex ,   K .   V a i d h y a ,   S .   T h i r u n a v u k k a ra s u ,   C .   Ke sa v a d a &   G .   Kris h n a m u r t h i,   S e m is u p e rv i se d   lea r n i n g   u si n g   d e n o i si n g   a u t o e n c o d e rs f o r   b ra i n   l e si o n   d e tec ti o n   a n d   se g m e n ta ti o n ,”   J o u r n a l   o f   M e d i c a l   Im a g i n g ,   Vo l.   4 ( 4 ) ,   0 4 1 3 1 1 ,   2017 .   [1 3 ]   A .   Ort iz ,   A .   A .   P a l a c i o ,   J .   M .   G ó r riz ,   J .   R a m írez ,   a n d   D .   S - G o n z á le z ,   R e se a rc h   A rt icle   S e g m e n ta ti o n   o f   Br a i n   M R I   Us i n g   S O M - F CM - Ba s e d   M e t h o d   a n d   3 D   S ta ti s t ica l   De s c r i p t o r s , ”  Hi n d a w P u b l is h i n g   C o r p o r a ti o n   Co mp u t a t i o n a l   and   M a t h e m a ti c a M e t h o d s   i n   M e d i c i n e ,   p p .   1 2 ,   2 0 1 3 .   [1 4 ]   S .   A b b a si  a n d   F .   T a jer P o u r,   " h y b r i d   a p p ro a c h   f o d e t e c t i o n   o b r a i n   t u m o i n   M R im a g e s ,"   2 0 1 4   2 1 t h   I ra n i a n   Co n f e re n c e   o n   B i o m e d ic a l   E n g i n e e ri n g   ( ICB M E) ,   T e h r a n ,   2 0 1 4 ,   p p .   2 6 9 - 2 7 4 .   [1 5 ]   S .   G u p ta a n d   R .   P o rw a l ,   Re se a rc h   A r ti c le   A p p r o p r ia te  C o n tr a st   E n h a n c e m e n M e a su re s   f o r   B ra in   a n d   Bre a st   Ca n c e r   Im a g e s , ”  Hi n d a w i   P u b li s h i n g   C o r p o r a ti o n   I n ter n a t i o n a l   J o u r n a l   o Bi o me d ic a Im a g i n g ,   p p .   8 ,   2 0 1 6   [1 6 ]   B.   H.   M e n z e   e t   a l . ,   " T h e   M u lt im o d a l   B ra i n   T u m o Im a g e   S e g m e n t a t i o n   B e n c h m a rk   (B R A T S ), "   in   IE EE   T r a n s a c ti o n s   o n   M e d ic a Im a g i n g ,   v o l.   3 4 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 9 9 3 - 2 0 2 4 ,   O c t.   2 0 1 5 .   [1 7 ]   N.  B .   Ba h a d u re ,   A . K .   Ra y   a n d   H.  P .   T h e t h i ,   Re s e a rc h   A rt icl e   Im a g e   A n a ly sis  f o M R Ba s e d   B ra i n   T u m o r   De tec ti o n   a n d   F e a t u re   Ex t ra c t i o n   Us i n g   Bi o l o g ica ll y   In sp i re d   BW T   a n d   S VM ,   H i n d a wi  In ter n a ti o n a J o u r n a o f   Bi o me d ic a Im a g i n g ,   p p .   1 2 ,   2 0 1 7 .   [1 8 ]   P .   D h a g e ,   M .   R.   P h e g a d e   a n d   S .   K .   S h a h ,   " W a ter s h e d   s e g me n t a ti o n   b r a i n   t u mo d e t e c t i o n ,"   2 0 1 5   I n te rn a t i o n a l   Co n f e re n c e   o n   P e rv a s iv e   C o m p u t i n g   (I C P C) P u n e ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 5 .   [1 9 ]   A .   F a isa l,   S .   P a rv e e n ,   S .   Ba d s h a   a n d   H.  S a rw a r ,   " A n   Im p ro v e d   I m a g e   De n o isi n g   a n d   S e g m e n tat i o n   A p p r o a c h   f o r   De tec ti n g   T u m o r   f r o m   2 - M R I   Bra i n   Im a g e s,"   2 0 1 2   I n ter n a ti o n a l   C o n fer e n c e   o n   A d v a n c e d   C o mp u ter   S c ie n c e   A p p l ic a t i o n s   a n d   T e c h n o l o g ies   ( A CS A T ) ,   K u a la   L u m p u r ,   p p .   4 5 2 - 457 ,   2 0 1 2 .   [2 0 ]   S .   L .   J u i   e t   a l . ,   " Bra i n   M R T u m o S e g m e n ta ti o n   w it h   3 D   I n tra c ra n ia S t r u c tu re   De f o rm a t i o n   F e a t u re s , "   i n   IE E In te ll i g e n t   S y s tem s ,   v o l .   3 1 ,   n o .   2 ,   p p .   6 6 - 7 6 ,   M a r . - A p r.   2 0 1 6 .   [2 1 ]   H.  Ka u a n d   J.  R a n i ,   " M RI  b r a i n   im a g e   e n h a n c e me n u s i n g   His t o g ra E q u a l iz a t i o n   tec h n iq u e s, "   2 0 1 6   I n t e r n a ti o n a Co n f e re n c e   o n   W ir e le ss   C o m m u n i c a t i o n s ,   S ig n a P r o c e s si n g   a n d   Ne tw o rk i n g   (W iS P N ET ) C h e n n a i,   p p .   7 7 0 - 773 2016 .   [2 2 ]   Y.  M e g e rsa   a n d   G .   A lem u ,   " B ra i n   tu m o d e tec t io n   a n d   se g m e n ta ti o n   u si n g   h y b r i d   i n tel l ig e n a lg o ri t h m s,"   A FR ICO N   2015 ,   A d d is   A b a b a ,   p p .   1 - 8 ,   2 0 1 5 .   [2 3 ]   P a rv e e n   a n d   A .   S in g h ,   " D e tec ti o n   o b r a i n   tu m o i n   M RI  im a g e s ,   u s i n g   c o m b i n a t i o n   o fu zz y   c - me a n s   a n d   S VM , "   2 0 1 5   2 n d   I n ter n a t i o n a C o n f e re n c e   o n   S ig n a P ro c e ss i n g   a n d   I n teg ra te d   Ne tw o rk (S P I N) ,   N o i d a ,   p p .   9 8 - 102 2015 .   [2 4 ]   S .   P e re ira ,   A .   P i n t o ,   V.  A lv e a n d   C.   A .   S i lv a ,   " Bra i n   T u m o S e g m e n tat i o n   Us i n g   Co n v o l u t i o n a l   Ne u ra Ne tw o rk s i n   M R Im a g e s,"   i n   IE E T r a n s a c t io n s   o n   M e d ic a l   Im a g i n g ,   v o l.   3 5 ,   n o .   5 ,   p p .   1 2 4 0 - 1 2 5 1 ,   M a y   2 0 1 6 .   [2 5 ]   C.   H .   Ra o ,   P .   V.  Na g a n ja n e y u l u   a n d   K .   S .   P ra sa d ,   " B ra i n   T u m o r   De tec ti o n   a n d   S e g m e n ta ti o n   U si n g   C o n d it i o n a l   Ra n d o m   F ie l d , "   2 0 1 7   IE E 7 t h   In ter n a ti o n a A d v a n c e   C o m p u ti n g   C o n f e re n c e   ( IA CC) ,   Hy d e r a b a d ,   p p .   8 0 7 - 8 1 0 2017 .   [2 6 ]   N.  S e n t h il k u m a ra n   a n d   J .   T h i m m iara ja ,   " H ist o g ra m   E q u a l iza t io n   f o r   Im a g e   E n h a n c e m e n U si n g   M RI   Bra i n   Im a g e s,"   2 0 1 4   W o r l d   C o n g re s o n   C o m p u ti n g   a n d   C o mm u n ic a ti o n   T e c h n o l o g ie s ,   T r ic h i ra p p a l l i,   p p .   8 0 - 83 ,   2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 A u g u s t   201 9   :   2 4 1 6   -   2424   2424   [2 7 ]   Y.  S h a rm a   a n d   Y .   K.  M e g h r a ja n i ,   " B ra i n   t u m o e x t ra c ti o n   f r o m   M RI  im a g e   u s i n g   m a th e m a ti c a l   m o rp h o l o g ica l   re c o n st r u c t i o n , "   2 0 1 4   2 n d   I n ter n a ti o n a l   C o n f e re n c e   o n   Eme r g i n g   T e c h n o lo g y   T re n d s in   E lec tr o n ic s,  Co mm u n ic a ti o n   a n d   Ne tw o rk i n g S u ra t,   p p .   1 - 4 ,   2 0 1 4 .   [2 8 ]   S .   N .   S u la im a n ,   S .   M .   C .   Is h a k ,   I .   S .   Is a   a n d   N.   Ha m z a h ,   " De - n o isi n g   o f   n o isy   M R b r a i n   im a g e   u si n g   t h e   sw it c h i n g - b a se d   c l u ste ri n g   a lg o r i th m , "   2 0 1 4   IE E I n ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   C o n tr o S y s tem ,   C o m p u t i n g   a n d   E n g i n e e ri n g   ( ICC S C 2 0 1 4 ) ,   Ba t u   F e rr i n g h i ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 4 .   [2 9 ]   K.  Xia o ,   A .   E .   Ha ss a n i e n ,   Y.  S u n   a n d   E .   K .   K .   Ng ,   " B ra i n   M im a g e   t u m o s e g m e n ta ti o n   w it h   v e n tr ic u la r   d e f o rm a ti o n , "   2 0 1 1   I EE 7 t h   I n t e rn a ti o n a C o n fer e n c e   o n   I n te ll i g e n C o m p u te Co mm u n i c a t i o n   a n d   Pr o c e ss i n g Cl u j - Na p o c a ,   2 0 1 1 ,   p p .   2 1 3 - 2 1 7 .   [3 0 ]   V.  Z e l jk o v ic   e a l . ,   " A u to m a t ic  b r a i n   t u m o d e tec ti o n   a n d   se g m e n ta ti o n   i n   M im a g e s,"   2 0 1 4   P a n   A me ric a n   He a lt h   Ca re   Exc h a n g e s   ( PA HC E) ,   Bra si l ia,   p p .   1 - 1 ,   2 0 1 4 .   [3 1 ]   Ha m ian e ,   M a d in a ,   a n d   F a tem a   S a e e d .   " S V M   Clas sif ica ti o n   o f   M RI  Bra in   Im a g e f o Co m p u ter - A ss isted   Dia g n o sis."   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o El e c trica l   a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE )   7 ,   n o .   5 ,   2 5 5 5 - 2 5 6 4 ,   2 0 1 7 .   [3 2 ]   Ju n g ,   S e - Ho o n ,   Jo n g - Ch a n   Kim ,   a n d   Ch u n - Bo   S im .   " P re d ictio n   d a ta  p ro c e ss in g   sc h e m e   u sin g   a n   a rti f ici a n e u ra n e tw o rk   a n d   d a ta  c lu ste ri n g   f o Big   Da ta."   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f   El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) v o l.   6 ,   n o .   1 ,   3 3 0 - 3 3 6 ,   2 0 1 6 .   [3 3 ]   Hu ss e in   A tt y a   L a f ta,  Zain a b   F a lah   Ha sa n ,   No o r   Ka d h im   Ay o o b T h e   c las si f ica ti o n   o f   m e d ica d a ta se ts  u sin g   b a c k   p ro p a g a ti o n   n e u ra n e tw o rk   p o w e re d   b y   g e n e ti c - b a se d   f e a tu re e lec to r , ”  In ter n a ti o n a l   J o u r n a o f   El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g   ( IJ ECE ) v o l.   9 ,   n o .   2 ,   2 0 1 7 .   [3 4 ]   G o rg o lew sk i ,   K. J. ,   W h e e le r,   K . ,   e a l . ,   T h e   im p a c o f   sh a re d   d a t a   in   n e u ro im a g i n g t h e   c a se   o f   Op e n f M RI . o rg .   2 0 1 5 .   A v a il a b le   a t:   h t t p : / /d x . d o i . o rg / 1 0 . 7 4 9 0 /f 1 0 0 0 re se a rc h . 1 1 1 0 0 4 0 . 1 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       H a r is h   S . ,   h a v e   c o m p lete d   B. E.   in   T e lec o m m u n ica ti o n   En g in e e r in g   f ro m   Ba n g a lo re   Un iv e rsit y ,   a n d   M .   T e c h   in   In f o rm a ti o n   &   Co m m u n ica ti o n   S y ste m f ro m   V isv e sv a r a y a   Tec h n o lo g ica l   Un iv e rsit y .   P u rs u in g   P h .   in   El e c tri c a En g in e e rin g   f ro m   V isv e s v a ra y a   Tec h n o lo g ica Un iv e rsity .   a m   h a v in g   1 3   y e a rs  o f   t e a c h in g   e x p e rien c e .   M y   a re a   o f   r e se a rc h   is  Bio - m e d ica I m a g e   P r o c e ss in g .             G.   F.   Ali  A h a m m e d   w o rk in g   a a n   A ss o c iat e   P ro f e ss o &   HO in   th e   De p a rt m e n o f   Di g it a El e c tro n ics   & Co m m u n ica ti o n   sy ste m a V T U   P G   c e n tre,  M y s u ru .   He   is  h a v in g   1 5   y e a rs  o T e a c h in g   a n d   Re se a rc h   Ex p e rien c e .   He   p u rsu e d   P h . D.,   Co m p u ter  S c ien c e   &   T e c h n o lo g y ,   f ro m   S ri  Krish n a   De v a ra y a   Un iv e rsit y ,   An a n tap u r,   A n d ra   P ra d e sh .   M a ste o f   T e c h n o l o g y ,   Ne t w o rk in g   &   I n tern e E n g in e e rin g ,   f ro m   V isv e s v a ra y a   T e c h n o lo g ica Un iv e rsit y ,   Be lag a v i,   Ba c h e lo o f   En g in e e rin g   i n   El e c tro n ics   &   C o m m u n ica ti o n   En g in e e ri n g ,   f ro m   Ba n g a lo re   Un iv e rsity ,   Ba n g a lo re .   He   w o rk e d   a BOE  m e m b e f o V isv e sv a ra y a   T e c h n o l o g ica Un iv e rsit y ,   Be lag a v i .   He   is  a lso   BOE   m e m b e f o S JCE  M y so re   &   NI M y so re ,   A u to n o m o u Co ll e g e s.  He   is   BOS  m e m b e f o NIE   A u to n o m o u c o ll e g e .   He   is  L o c a In sp e c ti o n   C o m m it tee   (L IC)  m e m b e f o V T U,  Be lag a v i.   He   h a p u b li sh e d   se v e ra Re se a rc h   p a p e rs  in   In ter n a ti o n a l,   Na ti o n a J o u r n a ls/co n f e re n c e s.    He   is  a   M e m b e o f   CS I,   I A EN G ,   IBM   Ac a d e m ic  In it iativ e ,   a n d   L M   IS T E.   Dr.  G . F .   A li   A h a m m e d   a re a   o in tere st  a n d   re se a rc h   in c lu d e   Ne tw o rk in g ,   P e rf o r m a n c e   e n h a n c e m e n a lg o rit h m s,  Clo u d   Co m p u ti n g ,   c ry p to g ra p h y   a n d   Co m m u n ica ti o n .     He   h a th e   Re c ip ien o f   S e e d   m o n e y   Yo u n g   S c ien ti st  Re se a rc h   Aw a rd   (S M YSR)  f ro m   V isio n   G ro u p   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   (V G S T ),   Ba n g a lo re .   He   is also   f e tch e d   v a rio u s     G ra n ts f ro m   V G S T & A IC T E .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.