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.   7 ,   No .   6 Dec em b er   201 7 ,   p p .   3 6 4 3 ~ 3 6 5 4   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 6 . pp 3 6 4 3 - 3654     3643       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Neuro endo sco py   Ada pter  M o dule   Dev elo p m e nt  for  Better  Bra in  Tu m o r I m a g e V isua liz a tion       Su nil   L .   B a ng a re 1 G .   P ra deepini 2 Sh r is ha ila p pa   T .   P a t il 3     1 ,2 De p a rtm e n o f   Co m p u ter S c ien c e   &   En g in e e rin g ,   K.L .   Un iv e rsity ,   G u n tu r,   A . P .   In d ia    3 De p a rt m e n o f   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   V . I . T . ,   P u n e ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   13 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A u g   1 1 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A u g   30 ,   2 0 1 7       T h e   issu e   o f   b ra in   m a g n e ti c   re so n a n c e   im a g e   e x p lo ra ti o n   t o g e th e w it h   c las si f ica ti o n   re c e iv e a   sig n if ic a n a w a re n e ss   in   re c e n y e a rs.  In d e e d ,   v a rio u s   c o m p u ter - a id e d - d iag n o sis  so l u ti o n we re   su g g e st e d   to   su p p o rt  ra d io lo g ist  in   d e c isio n - m a k in g .   In   th is  c ircu m sta n c e ,   a d e q u a te  i m a g e   c las sif ica ti o n   is   e x tre m e l y   re q u ired   a it   is  th e   m o st  c o m m o n   c rit ica b ra in   tu m o rs  w h ich   o f ten   d e v e lo p   f ro m   su b d u ra l   h e m a to m a   c e ll s,  w h ich   m ig h b e   c o m m o n   t y p e   in   a d u lt s.   In   h e a lt h c a re   m il ieu ,   b r a in   M RIs  a re   i n ten d e d   f o id e n ti f ica ti o n   o tu m o r.   In   th is  re g a rd ,   v a rio u c o m p u teriz e d   d iag n o sis  s y st e m w e r e   su g g e ste d   to   h e lp   m e d ica l   p ro f e s sio n a ls  in   c li n ica d e c isio n - m a k i n g .   As   p e r   re c e n p ro b lem s,  Ne u ro e n d o sc o p y   is  th e   g o ld   sta n d a rd   in t e n d e d   f o d isc o v e rin g   b ra in   tu m o rs;  n e v e rth e les s,  t y p ica l   Ne u ro e n d o s c o p y   c a n   c e rtain ly   o v e rlo o k   rip p e d   g ro w th s.  Ne u ro e n d o sc o p y   is  a   m in i m a ll y - in v a siv e   su rg ica p ro c e d u re   i n   w h ich   t h e   n e u ro s u rg e o n   re m o v e th e   tu m o th r o u g h   s m a ll   h o les   in   th e   sk u ll   o th r o u g h   th e   m o u th   o n o se .   Ne u ro e n d o sc o p y   e n a b les   n e u ro s u rg e o n to   a c c e ss   a re a o f   th e   b ra in   th a c a n n o b e   re a c h e d   w it h   trad it io n a su rg e ry   to   re m o v e   th e   tu m o w it h o u c u tt i n g   o h a r m in g   o th e p a rts  o f   th e   sk u ll .   W e   f o c u se d   o n   f in d in g   o u w h e th e o n o t   v isu a im a g e o tu m o rip p e d   les io n e n d e d   u p   b e in g   m u c h   b e tt e b y   a u to   f lu o re sc e n c e   im a g e   r e so lu ti o n   a w e ll   a n a rro w - b a n d   im a g e   re so lu ti o n   g ra p h ic  e v a lu a ti o n   jo i n tl y   w it h   th e   late st  n e u ro e n d o sc o p y   te c h n iq u e .   A lso ,   w it h in   t h e   las se v e ra y e a r s,  p a th o lo g y   lab b e g a n   to   p ro c e e d   in   th e   d irec ti o n   o f   a n   e n ti re l y   d ig it a l   w o rk f lo w ,   u sin g   th e   e lec tro n ic  slid e c u rre n tl y   b e in g   th e   k e y   e l e m e n o f   th is  tec h n iq u e .   Be sid e lo ts  o f   b e n e fit re g a rd in g   sto ra g e   a we ll   a s   e x p lo rin g   c a p a b il it ies   w it h   th e   i m a g e   in f o rm a ti o n ,   a m o n g   th e   b e n e f it s   o e lec tro n ic  slid e is  th a th e y   c a n   h e lp   th e   a p p li c a ti o n   o f   ima g e   a n a l y sis  a p p ro a c h e w h ich   se e k   to   d e v e lo p   q u a n ti tat i v e   a tt rib u tes   to   a ss ist  p a th o lo g is ts  in   t h e ir  w o rk .   Ho w e v e r,   s y ste m a lso   h a v e   so m e   d iff i c u lt ies   in   e x e c u ti o n   a n d   h a n d l in g .   He n c e ,   su c h   c o n v e n ti o n a m e th o d   n e e d s au to m a ti o n .   W e   d e v e lo p e d   a n d   e m p lo y e d   to   lo o k   f o th e   tar g e ted   im p o rtan c e   a lo n g   w it h   u n c o v e rin g   th e   b e st - f o c u se d   g ra p h ic  p o siti o n   b y   w a y   o f   a li a sin g   se a r c h   m e th o d   in c o rp o ra ted   w it h   n e w   Ne u ro e n d o sc o p y   A d a p ter M o d u le (NA M tec h n iq u e .   K ey w o r d :   Neu r o en d o s co p y   a d ap ter   m o d u le  ( N A M)   Su p p o r v eto r   m ac h i n ( SVM)   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izati o n   ( P SO)     Su b d u r al  h ae m ato m a   Me d ical  i m a g in g   C las s i f icatio n   Vis u a lizatio n   Co p y rig h ©   2 0 1 7 I n stit u te o f   Ad v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Su n il  L .   B an g ar e,   R esear ch   Sch o lar ,   Dep ar t m e n t   o f   C o m p u ter   Scien ce   &   E n g i n ee r in g ,   K.   L .   Un i v er s i t y ,   G u n tu r ,   An d h r P r ad esh ,   5 2 2   5 0 2 ,   I n d ia     E m ail:  s u n il.b an g ar e@ g m ail. c o m                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 7   :   3 6 4 3 3 6 5 4   3644   1.   I NT RO D UCT I O N     T h aim   o f   th i s   an al y ze   i s   to   p r o v id an d   co m p ar th r ee   p er f ec tl y   co m p u ter ized   s y s te m s   f o r   r ap id   class i f icatio n   o f   b r ain   MR  i m ag es  i n to   h ea lt h y ,   a n d   b r ain   w it h   t h t u m o r   i n f ec tio n .   I f u n ct io n s   in   o f   f o u r   ac tio n s   ( i)   Seg m en tatio n   o f   th i m a g to   g et  i m ag g eo m etr ic  b o u n d ar ies o f   tu m o r   ce lls   ( ii)   C o m p u tatio n   o f   t h A F s i g n atu r o f   th i m a g e;    ( iii)   E x tr ac tio n   o f   t h f ea tu r e s   o f   t h p r o v id ed   A FD; a n d     ( iv )   C las s i f icatio n   b y   Ne u r o en d o s co p y   A d ap ter   Mo d u le  ( N A M)   alo n g   w it h   p er f o r m a n ce   co m p ar is o n   ag ai n s s u p p o r t v ec to r   m ac h in ( SVM ) .   T h P SO  alg o r ith m   [ 1 ]   is   e m p lo y ed   f o r   p r e - p r o ce s s in g   th e   MR  i m ag to   s p lit  u p   th v it al  ar ea s   o f   th b r ain   a n d   ad d itio n all y   b o o s th d etec tio n   o f   th o s e   w h ich   i n d icate s   h i g h - i n te n s i t y   c o n tr ast  as   r eg ar d in g   tu m o r .   T h p u r p o s is   t o   id en ti f y   tu m o r   b y   d is co v er in g   t h p ix el   lev e d is s i m i lar ities   ar o u n d   n o r m a an d   ab n o r m al  tis s u a s   w ell  as  t h e   p r esen ce   o f   ac tiv b o u n d ar y   ed g es.  W ith   t h is   cir c u m s ta n ce ,   th MRI  p ix el  s e is   an   is s u e,   an d   to   id en ti f y   p i x el  p ar titi o n i n g   t h at  en h a n ce s   th b et w ee n - clas s   d ev iatio n   o f   th d is tr ib u tio n   o f   in te n s it y   d e g r ee s .   As p er   tr ad it io n al  s o lu tio n ,   P SO  h i n g e s   o n   an   etio lo g ical  m etap h o r   to   r es o lv t h ese   k i n d s   o f   is s u es  w i th   s to ch a s tic  s ea r ch   g lo b al  o p ti m izatio n .   I i s   o n o f   t h s o - ca lled   ev o l u tio n ar y   co m p u tatio n   p ar ad ig m s   i n   co m p u tat io n al   in tell ig e n ce .   P r i m ar il y   P SO   w a s   ac c u s to m ed   to   ac h ie v i n g   th b r ai n   MRI   s eg m e n tatio n   tas k   d u to   t h p er f o r m a n ce   to   p r o d u ce   ap p r o x i m ate   w a y s   to o   co m p licate d   o p tim iza tio n   i s s u e   w it h   th e   co m p eti tiv e   co m p u ta tio n al  co s [ 2 ] .   Fu r t h er m o r e,   P SO  is   m o r r ap id l y   an d   co n s is te n th a n   g e n etic   alg o r ith m s   an d   a n co lo n y   o p t i m izatio n   [ 3 ]   b u t,  i n   r ea li f a p p licatio n ,   s i n ce   t h co m p le x i t y   a n d   n o n li n ea r it y   o f   m a n y   p r o b le m s ,   t h tar g e f u n ctio n s   o f   t h ese  p r o b le m s   ar o f ten   d is cr ete  an d   o f   m u lti - p o in v a lu e,   f u r t h er m o r e,   t h m o d eli n g   t h e   p r o b lem   its e lf   i s   also   v er y   d i f f ic u lt  [ 4 ] .   I n   th i s   w o r k ,   w co m p ar ed   P SO,  SVM,   an d   n e w l y   d ev elo p ed   N A p er f o r m an ce s .   N A e n ab les  d i s co v er in g   t h ex is te n ce   o f   h i g h - in te n s it y   b u r s t s   in   th ar r a y   o f   t h i m ag a n d   co n s eq u e n tl y   u s i n g   th e m   as  i m a g s i g n a tu r es  to   d is tin g u is h   t h co m m o n   f o r m   o f   tu m o r   a f f ec ted   MRIs.    Ma n y   o f   th p r ev io u s   w o r k o u ts   r ep o r h ig h   clas s i f icatio n   ac cu r ac ies,  b u ea c h   k i n d   h a s   p o s s ib le   n eg at iv a s p ec ts .   T h d e m a n d   f o r   m a n u a ll y - d eter m in ed   o r   est ab lis h ed   r eg io n s   o f   i n ter es t s   in   th M R I   [ 5 ]   is   w id el y   s tu d ied .   T h m o s t   p r o b le m atic  s tu d ie s   ar o v er co m in g   th e   lack   o f   b o u n d ar ies,  p o o r   co n tr ast,  n o is e,   s u p er v i s ed   m e th o d ,   les s   r o b u s t,  less   e f f icie n a n d   les s   r eliab l to   m a k f u ll  u s o f   o b tain i n g   d ata.   T h u s ,   it  is   ex p ec ted   th at  i m a g p r o ce s s i n g   m eth o d s   w i ll  h e lp   to   s o lv t h o s p r o b le m s   [ 6 ] .   A l s o ,   th c h an ce   o f   co r r u p tin g   th f ea t u r s et   u s i n g   n o i s alo n g   w it h   ar ti f ac t s   d u e   to   ap p l y i n g   ex ten s iv e   ec h o   MRS   [ 7 ]   an d   also   co n d u cti n g   ca teg o r izatio n   i n s tead   o f   s u p er v is ed   clas s i f icatio n   [ 8 ] ,   ca teg o r izatio n   b ein g   les s   s u itab le  f o r   clin ical  d ia g n o s i s .   E v en t u all y ,   e v en   th o u g h   s o lu tio n   i n   [ 9 ]   b r o u g h ab o u a n   o v er all  g a in   in   co m p u tatio n   ti m e   w it h o u a n y   d ec lin in   ac cu r ac y ,   it  is   n o w o r th y   o f   m a s s i v m u lt i - d atas ets  [ 1 0 ] .   Fu r th er m o r e,   th o f f e r ed   m o d el  in   [ 1 1 ]   is   d ep en d en o n   q u ite  f e w   co n s tr ain t s   to   b tu n ed   an d   m u l titu d o f   f ea t u r es,  as  w e ll  a s   b ein g   s u s ce p tib le  to   co n f u s i n g   t u m o r   b o u n d ar ies.   L ast l y ,   th e   e f f o r in   [ 1 2 ]   n ec es s itates   t h p r o p er   d etec tio n   o f   r eg i o n   o f   i n ter est   co n d u cted   m a n u a ll y .     Hen ce ,   as  o f   th f ac au to - f o cu s   alg o r it h m   h av to   b r ea l - ti m e,   th co n v en tio n al  au to - f o cu s   alg o r ith m   co u ld   h a v n u m er o u s   d i f f icu lties   a s   co n s eq u e n ce   o f   i n cr ea s in g   co m p u tat io n s   as  t h v o lu m o f   w i n d o w p a n ar ea   lo ca tio n   ca n   v ar y   co n s id er ab l y   u s u al l y .   A   p ar tic u lar   p r o b le m   s tan d s   o u as   th e   r ep ea ted   in ter p o latio n   o f   au to - f o cu s   r ec eiv es  r etar d ed   as  co n s eq u e n ce   o f   in cr ea s in g   ca lc u latio n s .   A d d itio n al l y ,   t h e   lik eli h o o d   lin k ed   to   d e - f o cu s i n g   o f   tar g eted   i m ag co u ld   s u r g b ec au s o f   t h m is m atc h   w it h   t h alg o r it h m   p er f o r m a n ce   an d   also   r esu lt  o f   th tar g et.   T h lo ca l - alia s i n g - s a m p l in g   m eth o d   is   ev id en tl y   ap p lied   to   less e n   th co m p u tatio n ,   esp ec ial l y   in   m ed ical - m icr o s co p ic - d ig - ca m .   Ho w e v er ,   i n s id t h L o ca l - alias in g   tech n iq u e ,   m an y   ac c u r ate  s p ec i f ics  m a y   lo s in   co n j u n ctio n   w i th   th i n cr ea s i n   n o is co m p o n en [ 1 3 ] .   A s   r esu lt,  t h e   len s   d ev iate s   th r o u g h o u t h ex ac p o s itio n   alo n g   w ith   p ic tu r b lu r   m a y   p er h ap s   ta k p lace .   T o   d ef ea th is   co n ce r n ,   t h p r o p o s ed   ap p r o ac h   N A in te r p o latio n ”  e v alu ates   ev er y   s i n g le  m is p lace d   p ix el  th r o u g h   a n   ac cu m u lat io n   o f   te x t u r e - r ele v an s e m i - lo ca p ix e ls   w h e n   u s in g   t h r e g u lar it y   s i m ilar i t y   r ec u r r en tl y   co m p u ted   th r o u g h   s o m s ec tio n s   o f   s e v er al  p r o p o r tio n s .   No tab ly ,   i m p le m e n ti n g   N A M - iter atio n ,   cr u cial  clo g g i n g   - tex t u r p ix els  ar in v o l v ed   in   p r o d u cin g   s y m p to m s   as  w e ll   as  p o s ter io r   an al y s i s ,   an d   n o ticea b l y   b ilater al   d etailed   tr an s f o r m   is   es s e n tia f o r   r eg u lar izat io n   o f   u n n ec ess ar y   clo g g i n g   /p las m la y e r   r em o v al  f r o m   th e   i m a g e.   T r ial  an d   er r o r   ef f e ct s   co n s id er ed   n ex to   ex is t in g   i n ter p o latio n   tech n iq u e s   co n f ir m   o u r   ap p r o ac h   ar e   u n ab le  j u s co n s id er ab l y   to   s lo w   u p   th a lias i n g   d if f ic u lt y   b u al s o   ac q u ir s ig n i f ica n tl y   b etter   o u tco m es   th r o u g h o u a   r an g o f   v ie w s   j u s t   as   co n ce r n in g   q u an titati v e   ev al u at io n   to g eth er   w it h   v er y   s u b j ec tiv e   i m a g e   q u alit y .   T h in tr o d u ce d   alg o r i th m   m a y   b ad d itio n all y   u t ili ze d   as  p o s s ib le  A P I   f o r   d ig ica m   i m a g q u ali t y   i m p r o v e m en t.   T o   s u m m ar ize,   e m p lo y in g   a n   e n tire l y   n e w   n eu r o - en d o s co p y   tech n iq u j o in tl y   w i th   au to f o cu s   i m a g in g   i n cr ea s ed   f ield   o f   v i s io n   o f   tu m o r   r ip p ed   g r o w t h s ,   co r r esp o n d in g   to   th p r esen ce   attain ed   u s i n g   ch r o m o   n e u r o - e n d o s co p y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708       N A M De ve lo p men t fo r   B etter  B r a in   Tu mo r   I ma g V is u a liz a t io n   ( S u n il L.  B a n g a r e )   3645   Seh g al,   A a s t h a,   et  al.   ( 2 0 1 6 )   p r o p o s ed   m eth o d   f o r   th i m ag d iag n o s is   p r o ce s s   f o r   b r a in   ca n ce r ,   clin icia n s   o f te n   n ee d   to   ac h ie v b r ai n   b io p s y   to   g et  h i s to lo g ical  d ata.   Ho w e v er ,   t h er ar r is k s   as s o ciate d   w it h   t h i s   p r o ce d u r e:  1 )   co llected   s a m p les  ar n o al w a y s   r ep r esen tati v o f   th e   tu m o r   an d   2 )   th er is   r i s k   o f   b lo o d   v ess el  r u p tu r w h e n   th s a m p le  is   ta k en .   T h is   t y p o f   b leed in g   o cc u r s   b et w ee n   0 . 3   an d   5 9 . 8 o f   th ca s es,  an d   t h m o r tal it y   r ate  c an   b as  h ig h   as  3 . 9 %.  Her a u th o r   p r esen ted   d if f u s r ef le ctan ce   s p ec tr o s co p y   i m a g in g   s y s te m   d ir ec tl y   i n te g r ated   o n   b r ain   b io p s y   n e ed le  to   g u id th s u r g eo n   d u r in g   n ee d le  b io p s y   p r o ce d u r es [ 1 4 ] .   B u t th is   tech n iq u lac k s   i n   p r o r   p o s t - s u r g ical  an al y s i s .   A l s o ,   as  p er   Mo h y eld i n ,   Ah m ed ,   et  al.   ( 2 0 1 6 ) ,   th o b j ec o f   th eir   s t u d y   w as  to   as s es s   t h f ea s ib ili t y ,   ac cu r ac y ,   a n d   s a f et y   o f   r ea l - ti m M R I - co m p a tib le  f r a m ele s s   s ter eo tactic  b r ai n   b io p s y .   T h ab ilit y   to   p lace   a   b io p s y   ca n n u la  u n d er   r ea l - ti m i m ag i n g   g u id an ce   p er m it s   o n - th e - f l y   al ter atio n s   i n   th ca n n u la  tr aj ec to r y   a n d   tip   p lace m e n t.  R ea l - ti m i m a g in g   d u r i n g   M R I - g u id ed   b r ai n   b io p s y   p r o v id es  p r ec is e,   s af tar g etin g   o f   b r ain   lesi o n s .   B u t,  ag a i n   th is   tec h n iq u lack s   in   i m a g en h a n ce m e n t a n d   u s ab ili t y   [ 1 5 ] .     Ma g n e tic  r eso n a n ce   i m a g i n g   u n d er esti m ate s   h i s to lo g ica ll y   id en ti f ied   tu m o r   b o u n d ar ies,  p ar ticu lar l y   f o r   w o u n d s   t h at  h a v h i g h   i m a g in g   s u s p icio n s   s co r a n d   h i g h   Glea s o n   s co r [ 1 6 ] .   A   9   m m   tr ea t m e n t   p er im e ter   all  ar o u n d   lesi o n   v is ib le  o n   m a g n et ic  r eso n a n ce   i m a g i n g   w o u ld   ce r tai n l y   co n s is ten tl y   m a k p o s itiv tr ea t m en m et h o d   o f   th en tire   h i s to lo g ical  t u m o r   v o lu m d u r i n g   f o ca ab lati v th er ap y .   Ho w ev er ,   th clo g g i n g   la y er   is   p r ese n w it h   tu m o r   ca n ce r   g r o w th   h e n ce   it  is   n ec e s s ar y   to   r e m o v al iasi n g   e f f ec ar is in g   d u to   clo g g i n g   /p las m i n f u s i o n .   W ar f o cu s i n g   o n   b r ain   ca n ce r   ca s e,   b u t h s o l u tio n   b y   N A m a y   b f o r   all  t y p es o f   r e g io n   t u m o r   d etec tio n .     T h ea r lier   in v esti g atio n   h a s   m en tio n e d   t h at  Neu r o en d o s co p y   r esec tio n   f o r   tu m o r   g r o w t h s   e n d s   u p   w it h   7 6 9 0 d ec r ea s [ 1 7 ]   in   th c h a n ce   o f   ac q u ir i n g   tu m o r   m e lan o m a.   E v e n   s o ,   ele m e n ts   lik e   en d o s co p is t’ s   i n s er tio n   alo n g   w ith   r ev u ls io n   ab ilit y ,   ca n ce r o u s   g r o w t h   p o s itio n ,   an d   q u alit y   o f   co lo n   p r ep ,   an d   ca n ce r o u s   g r o w t h   d ep ictio n   ca n   less e n   th p o ten c y   o f   Ne u r o en d o s co p y   test s .     Fo r   ex a m p le,   3   to   4   R ip p e d   tu m o r s   ar t y p icall y   o v er lo o k ed   th r o u g h   Neu r o en d o s co p y ,   as  th e y   ar co m p lica ted   to   d i s co v er   w h e n   u s i n g   th t y p ical  w h ite - li g h t i m ag r eso lu tio n   t ec h n iq u e.       Desp ite  t h f ac t h at,   n eu r o - e n d o s co p y   g iv e s   b en e f it s   m o r th a n   tr ad itio n al   Ne u r o en d o s co p y ,   th e   m et h o d   is   m o r co m p lica ted   as  w ell  as   ti m e - co n s u m in g .   No w ad a y s ,   i m ag e - e n h a n ce d   n eu r o - en d o s co p y   co n tin u es  to   b r ec o m m e n d e d   to   f u r th er   i m p r o v m icr o v ascu lar   co m p ar is o n   alo n g   w i th   th a s s i s in   t h in s ta n t   i m ag e   r eso lu tio n   o f   s i m p le  p atter n s   a n d   also   s h ad v ar ian ce s .   A   d i g ital   g r ap h ic   i m p r o v e m e n t   en ta il s   i m a g p r o ce s s in g   al g o r ith m s .   Dif f er en t a l g o r it h m s   ar alr ea d y   r ec o m m e n d ed   ac co r d in g   to   th tar g et s   a n d   als o   th m o d alit y   o f   i m a g r eso lu t io n ,   w h ic h   in c lu d es  t h o n w h ic h   i m p r o v e s   th s h ap o r   lig h p atter n s   w i th in   th p r o d u ce d   g r ap h ics,  o n p ar ticu lar   f o cu s i n g   i m a g co m p ar is o n ,   o n in te n d ed   f o r   co lo r   tr an s f o r m atio n   an d   s o   f o r th .   T h ap p licatio n   o f   e x is t in g   s tr ate g ie s   lik a u to   r es o lu tio n   a n d   also   s m all  i m a g r eso lu tio n   ca n   r es u lt   in   e n h an ce m e n ts   i n   t u m o r   g r o w t h   d iag n o s is   r ates,   d esp ite  t h f ac t   t h at  t h i s   id ea   is   d eb atab le  [ 1 8 ] .   A ls o ,   J o h n s   Ho p k in s   n e u r o s u r g eo n   m a y   b u s i n g   f id u cial  m ar k er s   to   tar g et  ce r t ain   ar ea s   f o r   s u r g ical  r esectio n   o r   tr ea t m e n t.  B ef o r t h s u r g er y ,   C T   o r   MRI  s ca n   w i th   t h f i d u cials   in   p lace   cr ea tes   3 - m ap   o f   y o u r   h ea d .   Du r in g   o p er atio n ,   t h f id u c ial l y   p r o v id s er ie s   o f   r ef er e n c p o in ts   f o r   th e   s u r g eo n   an d   i n teg r ate   n a v i g atio n   d u r in g   s u r g er y   w it h   t h 3 - m ap   ( h ttp :/ / www . h o p k in s m ed icin e. o r g /) .   T h is   i m a g i n g - as s i s ted   tech n iq u e   h elp s   d o cto r   s af el y   f in d   t h w a y   ar o u n d   t h b r ain   an d   p r ec is el y   lo ca te  tu m o r s ,   tar g ets  f o r   d ee p   b r ain   s ti m u latio n   a n d   o th er   lesi o n s   in   th r ee   d i m en s io n s   as  h o r   s h w o r k s ,   al m o s lik GP s y s te m .   T h is   k in d   o f   co m b in ed   o u tco m es  h as  b ee n   ac q u ir ed   w h e n   u s i n g   th n eu r o - en d o s c o p y   tec h n iq u o n g e n er atio n   b ef o r th p r esen t   o n e.     W co llected   ex is tin g   r es u lt s   o f   th r etr o s p ec tiv a n al y s i s   f o r   ev alu atio n   o f   v is ib ili t y   o f   t u m o r   tes ted   w it h   P SO  a s   w ell   as  S VM   g r ap h ics,  b u t   w d id   n o te s 3 i m a g i n g   tech n iq u e.   E x cl u s i v el y ,   w f o cu s ed   o n   ascer tain i n g   w h et h er   o r   n o t   th a n al y s i s   ab ilit ies  o f   SV an d   P SO   w er b etter   t h a n   t h at  o f   o u r   n e w l y   d ev elo p ed   NA ( Neu r o en d o s co p y   A d a p ter   Mo d u le)   f o r   th v i s u al izatio n   o f   t u m o r   g r o w t h s   w h ich   o f te n   s u r r o u n d ed   b y   u n e v en   clo g g i n g   la y er .   Ma n y   t i m e s ,   s u ch   clo g g i n g   la y er s   cr ea te  v i s ib il it y   o b s tr u ctio n   f o r   d o cto r s .   Hen ce ,   m a n y   ti m es to   p r ed ict  th ca n ce r o u s   g r o w t h   at  in itial i n v esti g atio n   b ec o m e   a m b ig u o u s .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D     Neu r o en d o s co p y   g r ap h ics  o b tain ed   f r o m   M u ltiS p ec ial it y   Ho s p ital  p atie n ( id en t i t y /p r iv ac y   p r o tecte d )   at  th P u n e,   I n d ia  h ad   b ee n   u s ed   f o r   th i s   c u r r en r esear ch .   E x is ti n g   r es u lts   wer o b tain ed   f r o m   w eb /p h y s ician s   d ata  th at  c ar r ied   o u NA a n d   UQI   b y   tr a n s i tio n i n g   in itial  to w a r d s   SVM  m et h o d   ac co m p a n ied   b y   t h P SO  m a n n er .   Do cto r s   u s ed   t h f o llo w i n g   eq u ip m en i n   th is   s tu d y C T ,   MRI  i m a g i n g ,   lig h t so u r ce s ,   an d   v id eo   p r o ce s s o r s .     Ulti m a tel y ,   th SVM  cla s s i f i er   [ 1 9 ]   is   em p lo y ed   to   d is tin g u i s h   b et w ee n   n o r m a an d   t u m o r   b r ai n   i m a g es  in f l u e n ce d   b y   f r ac tal   f ea tu r es.  T h SVM  is   d ep en d en o n   t h s tatis tical  lear n i n g   p r in cip le  w h ich   lo ca tes  th s u itab le  n o n li n e ar   h y p er   p lan th at  d ec r ea s es  th an ticip ated   class if icatio n   er r o r .   I w a s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 7   :   3 6 4 3 3 6 5 4   3646   s u b s eq u en t l y   e f f ic ien t l y   i m p l e m en ted   in   p r ev io u s   w o r k s   [ 2 0 - 2 2 ] .   SVM  p r o v ed   to   b m o s ef f icie n i n   ir is   i m a g p r o ce s s i n g ,   f ea t u r e x tr ac tio n   b y   u s in g   in d ep en d e n c o m p o n en t   an al y s is .   T h s u p p o r v ec to r   m ac h i n is   u s ed   f o r   ir is   class i f icatio n   a n d   r ec o g n itio n   [ 2 3 ] .   T h SVM  m et h o d   is   p ar ticu lar l y   i m p o r tan in   t h f ield   o f   m ac h in lear n i n g .   T h er ar m an y   ad v a n ta g es  o f   t h SVM ,   s u c h   as  d ir ec g eo m etr ic  i n t er p r etatio n ,   eleg an t   m at h e m a tical  tr ac tab ilit y ,   a n d   h ig h   ac cu r ac y   [ 2 4 ] .   SVM  b ec o m e s   f a m o u s   w h e n ,   u s in g   p ix el  m ap s   as  in p u t;  it   g iv e s   ac c u r ac y   co m p ar ab le  to   s o p h is t icate d   n e u r al  n et w o r k s   w it h   elab o r ated   f ea t u r es  in   r ec o g n itio n   o f   tas k   [ 2 5 ] .   Hen ce ,   w ad o p ted   SVM  ad v an ta g es to   b u ild   n e w   a lg o r ith m .   W p r o v id n e w   s o lu tio n   to   d etec th e   t u m o r   i n   b r ai n   m a g n etic  r eso n an ce   i m ag e s .   First,  th e   r ec o m m e n d ed   au to m a ted   s y s t e m   is   ea s y   to   e m p lo y   an d   to   u n d er s tan d .   I is   m o s tl y   b a s ed   o n   s eg m e n tatio n   o f   b io lo g ical  tis s u e,   e v al u atio n   o f   t h d ir ec tio n al   s p ec tr al  d is tr i b u tio n   o f   t h s e g m en ted   i m a g e,   an d   ev al u atio n   o f   m u lti - s ca le  f r ac tal s   o f   t h c alcu lated   d ir ec tio n al  s p ec tr al   d is tr ib u tio n .   C er tai n l y ,   th ex is te n ce   o f   t u m o r   in f lu e n ce s   t h h o m o g e n eit y   o f   th b io lo g ical  tis s u a n d   also   its   g eo m etr ical  b eh a v i o r s .   I n   th is   asp ec t,   d ir ec tio n al  s p ec tr al  d is tr ib u ti o n   en ab le s   c h ar ac ter izin g   g e o m e t r ical  p atter n s   m a n i f este d   b y   s e g m en ta tio n   o u tco m es   an d   a s   w ell   te x tu r al   f ea t u r es  o f   t h b io lo g ical   tis s u e.   T h ese  p atter n s   ca n   b co n s id er ed   at  v ar io u s   s ca les  b y   e m p lo y in g   f r ac tal  esti m ates.  Seco n d ,   w ass e s s   th p er f o r m a n ce   o f   t h p r o p o s ed   s y s te m   u n d er   NA M   alg o r it h m   i s   ac cu s to m ed   to   f o cu s in g   t h t u m o r   a f f ec ted   r eg io n .   N A M   alg o r it h m   i s   i n ter esti n g   as  it   h elp s   to   f o cu s   o n   s e g m e n tat io n   ap p r o ac h   w it h   th f o cu s   o n   tu m o r   ed g co r r ec tn ess   v is ib ilit y .   T h ir d ,   u n li k e   p r ev io u s   w o r k s   [ 1 6 1 8 ] ,   o u r   p r o p o s ed   s y s te m   d o esn ' n ee d   m an u all y - d eter m i n ed   o r   estab lis h ed   r eg io n s   o f   in ter est s .   A l s o ,   o u r   au to m ated   d etec tio n   s y s te m   is   f as an d   p r o v id es  h i g h   ac c u r ac y u n li k th M R I   tech n iq u w h ic h   is   u s ed   i n   t h i m ag c l ass i f icatio n   p r o ce s s   th at  g e n er ates  r ea l - t i m p s e u d o g r ap h ic s .   I n   f u r th er   s ec tio n   2 . 1 ,   w p r esen ted   co m p u tatio n al  m et h o d s   u s ed   d u r i n g   c u r r en t r esear ch   an al y s i s .     2 . 1 .   Co m p uta t io na M et ho ds   T h o v er all  t u m o r /s u b d u r al  h e m ato m a   d etec tio n   an d   an al y s is   s y s te m   i s   d escr ib ed   i n   t h Fig u r e1 ,   w h er e   b r ain   MRI  i s   s eg m e n ted   b y   P SO/S V M/ N A M.   T h o b tain ed   s eg m e n ted   i m a g i s   f u r t h er   p r o ce s s ed   to   o b tain   its   Au to - f o cu s   Dis tr ib u tio n   ( AFD)   w h ic h   a u to m at icall y   cu ts   d o w n   p er ip h er al  f o cu s   a n d   i m p r o v es  t h p ix e l   b o u n d ar y   v i s ib ilit y   o f   t u m o r .   I n d ee d ,   A FD  i s   s u itab le  to   ch a r ac ter ize  tex tu r o f   b r ai n   b io l o g ical  tis s u e.   T h en ,   UQI   is   e m p lo y ed   to   co m p u te  t h p i x el  q u alit y   o f   t h AFD  o f   in p u b r ain   i m a g es.  I n   t h i s   r e g ar d ,   th o s e   f r ac ta ls   ar u s ed   to   f o r m   t h f ea t u r es  v ec to r .   Fi n all y ,   t h N A M   is   tr ain ed   w it h   th e   f ea t u r es   v ec to r   to   clas s i f y   g iv e n   b r ain   MR I /n e u r o - e n d o s co p y   i m ag as  p r e - s u r g ical  o r   p o s t - s u r g ica i m a g to   id en tify   w h eth er   o r   n o tu m o r   af f ec ted   p o r tio n   is   clea r .   A ll   t ec h n iq u es;   i n clu d i n g   P SO - b as ed   s eg m e n tatio n   al g o r ith m s ,   S VM   an d   N A M,   ar d escr ib ed   in   n ex s u b s ec t io n s .           Fig u r e   1 .   P r o p o s ed   s y s te m   f o r   tu m o r   d etec tio n   a n d   s u r g ical  a n al y s i s       2 . 1 . 1 .   P a rt icle  S w a rm   O pti miza t io n T ec hn iq ues     P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   is   p o p u latio n - b a s ed   s e ar ch   p r o to co l p r esen ted   b y   Sa l i m   L a h m ir   [ 2 6 ] .   I n   th i m ag s eg m e n ta tio n   f r a m e w o r k ,   t h p ix el  s e m atc h es  to   t h lo o k u p   s p ac e,   alo n g   w it h   t h e   o p tim u m   s o l u tio n   m atc h es  to   ex p lo itin g   t h b et w ee n - clas s   d ev iatio n   o f   th d is tr ib u tio n   o f   in te n s it y   d eg r ee s   i n   th i m a g e.   Fo llo w in g   t h n o t atio n   i n   [ 2 7 ]   n o tatio n ,   at  ti m e   ea ch   p ar ticle    m o v e s   i n   s ea r ch   s p ac w it h   p o s itio n     an d   v elo cit y       w h ic h   ar d ep en d en t o n   lo ca l b est p o s itio n     n ei g h b o r h o o d   b est    an d   g lo b al  b est    in f o r m atio n   as f o llo w s :     + 1 = + 1 1 ( ̆ ) + 2 2 ( ̆ ) + 3 3 ( ̆ )     ( 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708       N A M De ve lo p men t fo r   B etter  B r a in   Tu mo r   I ma g V is u a liz a t io n   ( S u n il L.  B a n g a r e )   3647   + 1 = + + 1                   ( 2 )     W h er th p ar a m eter s 1 2 ,   an d   3   ar r esp ec tiv el y   t h w ei g h t s   o f   th i n er tial  i n f l u e n ce ,   g lo b a b est,  lo ca b est,  an d   n eig h b o r h o o d   b est  w h en   d eter m i n i n g   th n e w   v elo cit y .   T h p ar am et er s   1 2 ,   an d   3   ar e   v ec to r s   w it h   u n i f o r m   r an d o m   n u m b er s   b et w ee n   0   an d   1   ass o ciate d   to   ea ch   co m p o n en t   o f   E q .   ( 2 ) .   T h f itn es s   f u n ctio n     u s ed   to   ev al u ate  th e   p er f o r m a n ce   o f   t h p ar ticles i s   g i v en   b y   [ 2 7 ] [ 2 8 ]      ( )     Ф =   1 < 1 < < 1 <   ( 3 )     w h er e,     is   th b etw ee n - clas s   v ar ian ce   o f   th i m a g in te n s it y   d is tr ib u tio n s ,     is   g iv en   t h r esh o ld ,     is   th i n te n s it y   le v el,   an d     is   th n u m b er   o f   cla s s es  i n to   w h ic h   th p i x els  o f th i m a g e   ar d iv id ed   ( b y   g r o u p in g   p ix el s   in   ter m s   o f   th eir   g r a y   lev e ls   b ee n   w i th i n   s p ec if ied   r an g e) .   T h     is   g iv e n   b y   [ 2 9 ]   to   s o lv th p r o b lem   w i th   P SO  al g o r i t h m   th at  it  m a y   g et  s t u ck   i n   s u b - o p tim a s o lu tio n   r eg io n   [ 3 0 ]   [ 3 1 ] .   I n   o r d er   t o   s o lv th is   p r o b lem ,   w in tr o d u ce d   th e   NA w h er p ix el  s elec tio n   is   e m p lo y ed   to   escap f r o m   lo ca o p ti m a.   I n   th is   co n tex t,  w h en   m a x i m u m   t h r esh o ld   n u m b er   o f   s tep s     is   r ea ch ed   w it h o u i m p r o v in g   t h f it n es s   f u n ctio n ,   th e   w o r s p ar ticle  is   d elete d .   T h s tep s   co u n ter       is   g i v en   a s :      (  ) =   ( 1 1  + 1 )   ( 4 )     w h er  is   th n u m b er   o f   p ar ticles  d elete d   f r o m   th s w ar m   w h e n   th er e   is   n o   i m p r o v e m en in   f it n es s   d u r in g   an   iter atio n .   n e w   s w ar m   is   cr ea ted   w it h   p r o b ab ilit y   o f     =   / ,   w it h     is   r an d o m   n u m b er   in   [ 0 , 1 ]   an d     is   t h e   n u m b er   o f   s w ar m s .   A r ti f ici al  I n telli g e n ce   tech n iq u e s   r el ated   to   b r ain   ar e   d is cu s s ed   b y   Su tik n o   T o le  et  a l [ 3 2 ] .   Fra ctio n al  ca lc u l u s   b a s ed   o n   t h co n ce p o f   f r ac tio n al   d if f er en tial  is   u s ed   to   co n tr o t h co n v er g en ce   r ate.   T h f r ac tio n al  d i f f er e n tia l   o f   g i v en   s ig n al  ( )   is   g i v en   b y :     [ ( ) ] = 1 ( 1 ) ( + 1 ) (  ) ( + 1 ) ( + 1 ) = 0   ( 5 )     W h er e   ,   an d     ar r esp ec tiv ely   th g a m m f u n ctio n , t h s a m p lin g   p er io d ,   an d   th tr u n c atio n   o r d er .     2 . 1 . 2 .   Su pp o rt   Vec t o M a chi ne  Cla s s if ier      Giv e n   tr ai n in g   s et  {( x i, y i) ,   1 , 2 , .   .   . , m },   w h er th in p u   ,   an d   clas s   lab els        { + 1 , 1 } ,   th s ep ar atio n   h y p er - p la n f o r   n o n lin ea r   S VM   class if ier   [ 2 2 ]   h as th f o llo w i n g   f o r m :     ( ) =  ( ( ) + = )   ( 6 )     w h er   is   k er n el  f u n ctio n   ( f o r   in s tan ce ,   p o ly n o m ial  k er n e l) ,   is   th L ag r a n g m u l tip lier ,   an d     is   p ar am eter   to   b esti m a ted .   I n   th i s   w o r k ,   th p o l y n o m ial  d eg r ee   w a s   v ar ied   f r o m   2   to   4 .   Hig h er   o r d er s   w er e   ig n o r ed   b ec au s e   o f   h i g h er   co m p u tatio n al  b u r d en   w it h   n o   s u b s ta n tial  g ai n   i n   cla s s i f ic atio n   ac cu r ac y   f r o m   o u r   ex p er ien ce s .   T h leav e - o n e - o u cr o s s - v alid atio n   m eth o d   is   ad o p ted   f o r   v alid atio n   o f   e x p er i m e n ts ,   a n d   av er ag an d   s ta n d ar d   d ev iatio n   o f   ac cu r ac y   r ate,   s en s iti v i t y   an d   s p ec i f icit y   ar ca lcu la ted   to   ev alu ate  th e   p er f o r m a n ce   o f   t h SVM.   I n   o u r   w o r k ,   p o s iti v s a m p les  a n d   n e g ativ s a m p le s   ar r esp ec tiv el y   p r e - s u r g ica l   tu m o r   a n d   p o s s u r g ical  i m a g es.  T h N AM   i s   ad o p ted   as  m ai n   cla s s i f ier   a lth o u g h   d i f f er en o n e s   m a y   b e   co n s id er ed   a n d   co m p ar ed   u s i n g   UQI .   F u r t h er   s ec tio n   2 . 1 . 3   p r o v id es  th e   N A tech n iq u e.   Fe w   d a ta m in i n g   alg o r ith m s   p r o p o s ed   b y   A b d a r ,   Mo lo u d ,   et   al.   w er also   s tu d ied   [ 3 3 ] .   S.  L .   B an g ar et  al.   h av p r o p o s ed   th m et h o d s   o f   B r ain   tu m o r   id en t if icatio n ,   clas s i f icatio n   an d   S V M,   w h ic h   w er al s o   s t u d ied   f o r   th i s   e x p er i m e n t   [ 3 4 ]   [ 3 5 ]   [ 3 6 ] .     2 . 1 . 3 .   Neuro - E nd o s co py   Ada pte M o du le    T h NA tech n iq u en ab les   in s ta n m o d alit y   tr an s itio n i n g   th r o u g h   P SO  an d   SVM  e m p lo y i n g   a   Ma tlab   co n tr o in ter f ac e.   W ca n   ea s il y   u s r ea ti m i m a g e s   ca p tu r ed   b y   MRI  an d   n e u r o - en d o s co p y   w i th o u t   h av i n g   m ag n i f icatio n   h ad   b ee n   ta k en   a n d   d ig itall y   ag ed   i n   e lectr o n ic  d ig ita h ea lth   ca r r ec o r d s .   T h g r ap h ic s   w er b ei n g   d eter m i n ed   b y   h ig h l y   s k illed   p h y s ician   b li n d ed   to   th e   p r esen t   s t u d y s   ap p r o ac h es.  T h N A M ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 7   :   3 6 4 3 3 6 5 4   3648   SVM  an d   P SO  g r ap h ic s   f o r   ev er y   s in g le  le s io n   h ad   b ee n   d eliv er ed   elec tr o n icall y ,   ar b itra r il y   o r g an ized ,   an d   Mic r o s o f P o w er P o in d e m o n s tr atio n   w as  d e v elo p ed .   T h ese  k in d s   o f   i m a g e s   p r o d u ce d   b y   N AM   co n s i s o f   f i n d etail s   w h ic h   co u ld   d is ti n g u i s h   t h i n d iv id u al  o r   t h l esio n   at tr ib u tes   f o r   n o r m a b r ain ,   p r e - s u r g ical  a n d   p o s s u r g ical   b r ain   i m a g es.   S k illed   h ea l th   p r o f ess io n als   to o k   p ar in   t h i m a g a s s e s s m en b y   v is u al  a n al y s i s   an d   co m p ar ed   tech n icall y   u s i n g   UQI .     T h MRI  an d   Neu r o en d o s co p y   g r ap h ics  h av b ee n   i n tr o d u ce d   to   ea ch   o n o f   t h d o cto r s   in   ar b itra r y   o r d er   f o r   co m p ar ab ilit y   u s i n g   th N A M.   Do cto r s   o b tain ed   ea ch   o n e   o f   t h C T ,   MRI  an d   n eu r o - e n d o s co p y   g r ap h ics  f o r   v i s ib ilit y   o f   r ip p ed   tu m o r s   b ased   o n   t h p u r s u in g   r a n g e:  0   ( g o o d ) ,   +2   ( b etter ) ,   +3   ( ex ce lle n in   ca s o f   NA M) ,   2   ( p o o r ) ,   an d   also   1   ( v er y   p o o r ) .     T h f ea s ib le  h ig h es r an k i n g   f o r   al m o s an y   g r ap h ic  h ad   b ee n   +7 ,   alo n g   w it h   t h p r o b ab le  lo w es r an k i n g   h ad   b ee n   7 .   I f   p er ce p tio n   ac q u ir ed   c o m p lete   r an k i n g   o f   +7   o r   ev en   m o r e,   th g r ap h ic   w as  t h o u g h to   b en h an ce d ,   r an k in g   in   b et w ee n   +8   an d   8   s u g g ested   n o   tr an s f o r m ,   alo n g   w ith   r an k i n g   o f   1 0   o r   a   s m a ller   a m o u n p o in ted   o u d i m i n is h ed   p r esen ce .   T h is   w o r k     m o r eo v er   an al y ze d   t h ex i s ti n g   Neu r o en d o s co p ic  i m a g ( r ef er   Fig u r 2   b ello w )   f o r   f u r t h e r   co m p ar is o n   w it h   NA o u tp u i m ag e s   ( r ef er   F ig u r 3   in   Sectio n   3 ) .   Dis s i m ilar ities   b et w ee n   i m a g es  h a v e   b ee n   an al y ze d   b y   v is u al,   UQI   a n d   SP SS   test .   He n ce ,   u s in g   Ya m e n ' s   f o r m u la  we  g o P - v al u <0 .   0 5   w h ich   m ea n s   N AM   m et h o d   is   s u p er io r   th an   SVM  a n d   P SO.            Fig u r 2 .     Or ig in al  Ne u r o en d o s co p y   ( S u b d u r al  He m ato m a)   i m ag ( So u r ce : P atien t T est R e p o r t,  2 0 1 6 )       3.   NAM   I T E RAT I V E   I N T E RP O L AT I O N:   CL I NICA L   CA SE   S T UDY    Desp ite  th ad v a n ta g es,  th er e   ar s o m co m p licat in g   is s u e s   ar o u n d   n eu r o en d o s co p y   t h at  m i g h n o t   al w a y s   b ea s i l y   tack led   o r   av o id ed .   P er f o r m i n g   n e u r o en d o s co p ic  p r o ce d u r f o r   Su b d u r al  He m ato m a   r eq u ir es  h ig h l y   s p ec ialized   an d   tr ain ed   n eu r o s u r g eo n ,   m ea n in g   t h av ailab ili t y   o f   t h i s   p r o ce d u r is   n o r m all y   r estricte d   to   s m all  n u m b er   o f   s p ec ialized   m ed ical  f ac i liti es  [ 2 8 ] .     T h o p er ativ en v ir o n m e n f o r   Su b d u r al   He m ato m is   u n d er s tan d ab l y   b lo o d y ,   w h ich   m i g h t   co m p r o m is t h s u r g eo n s   f i eld   o f   v i s io n ,   t h u s   d e m a n d i n g   r eg u lar   clea n s i n g   o f   t h e   en d o s co p e.   B lo o d   clo g g i n g   is   also   p o s s ib le  p r o b lem   t h at  r eq u ir es  t h en d o s co p to   b r em o v ed   to   b p r o p er ly   clea n ed ,   an d   th en   p lace d   b ac k   ag a in   i n s id e   th p atien t s   b r ain .   Fin al l y ,   t h o p er atin g   S u b d u r al  He m at o m a   s h ea th s   s m a ll   d ia m eter   li m it s   t h e   w o r k i n g   c h an n el s   a n d   t h is ,   in   t u r n ,   h a m p er s   th e   in s tr u m e n ts   m o v e m en ts .   A ls o ,   v o r o n o b r ain   m ap p in g   g i v e s   s i m ilar   d i s ad v an tag f o r   r ea ti m b r ain   tu m o r   d etec tio n   a n d   i m a g v is u aliza tio n .   Hen ce ,   f o cu s in g   o v er   to   o v er co m s u c h   d is ad v an tag e s   w e   d ev el o p ed   th N A tech n iq u e   wh ich   ca n   alia s   t h e   clo g g i n g   /b lo o d   ef f ec t a n d   n eu r o s u r g eo n s   ca n   ab le  to   v ie w   cl ea r   s tate  o f   b r ain   tu m o r .   I n   li n w it h   t h o p in io n   t h r o u g h   w h ic h   s tan d ar d   i m ag e   c h ar ac ter is tic s   r ep ea ted   s i m ila r   lo ca tio n s   co m b i n ed   w i t h   t h a s s es s m en o f   a n ti - alia s i n g   in   t h ea r lier   s e g m en t,  w p r o v id co n ti n u in g   Neu r o en d o s co p y   au to - f o c u s   i n ter p o latio n   s tr ate g y   o f   a n ti - al iasi n g   alo n g   w it h   lo ca tin g   t h h ig h - q u al it y   i m a g e.   I n   th i s   ar ticle,   w w i ll  tak i n   th N A i n ter p o latio n   o f   p u r el y   an   i n d iv id u al  iter atio n   i n   a d d itio n   to   p ar ticu lar   lo ca tio n   m ea s u r e m en t.  I n s id th f o llo w i n g ,   w w i ll  ce r tain l y   d escr ib ea s y   m eth o d s   to   ass ess   r e g io n   s i m ilar it y ,   a s s o ciate d   w it h   th ar ea   an al y s is   f o r   d r o p p ed   p ix el  i m p o r tan ce   ca lcu latio n .   R eg u lar   d ev iati o n   r ef i n es  t h r esu lt  i n v o l v i n g   w i n d o w   in   ad d itio n   to   s u b - w i n d o w   f o c u s   le n g t h   w it h   u lti m ate  co v er in g   r e g io n   as  s h o w n   i n   Fi g u r e - 3 .   Fo r   a n y   s o lit ar y   m is s in g   p i x el,   f u n ct io n   a s   th to ler a n ce   v a lu e   to   tell  ap ar th e   tex tu r e - r elev an p i x els  b y   m ea n s   o f   all  o f   t h clo s p i x el s .   Gen er all y ,   b ef o r y o u   s tar t,   in ter p o lated   b elief s   r eg ar d in g   d r o p p ed   p ix els  ar u s u all y   f l a w ed   all  o f   w h ich   d eli v er   th e   d y s f u n ctio n   to   th e   co m p u tatio n   o f   t h w i n d o w   d i m en s io n s .   Fro m   t h c u r io s it y   r eg ar d in g   e x a m in at io n ,   w e   p r esu m t h e   p ar tic u lar   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708       N A M De ve lo p men t fo r   B etter  B r a in   Tu mo r   I ma g V is u a liz a t io n   ( S u n il L.  B a n g a r e )   3649   v ar iatio n   r elatin g   to   b eg i n   with   in ter p o lated   v a lu e   co n n e cted   w ith   s u b - w i n d o w   i n   ad d itio n   to   t h m ai n   w i n d o w - v al u to   w atc h   a n y   p er f ec tio n   co n n ec ted   w i th   i m ag ca p tu r f o c u s   w it h   ze r o   as  w e ll  as  s ta n d ar d   d ev iatio n .         ( a)   Or ig in al  I m a g e     ( b )   NA ap p lied   A u to - Fo c u s   I m ag e     Fig u r 3 .   Ou tp u t I m ag e s   r ep r esen tat io n   o f   S u b d u r al  He m ato m a   by   Ne u r o en d o s co p y   A d ap ter   Mo d u le  ( NA M)       A t h is   p o in t,  w ca n   ea s il y   n o tice  th at  w i n d o w   r e g io n   a ( )   i s   u s ed   s i n ce   co m m o n   r eg io n ,   b ey o n d   j u s th ea r l y   in ter p o latio n   u n til n ( ) .     A ll  i n ter p o lated   s e m i - lo ca W in d o w   ar ea s   a ( )   an d   s u b - w i n d o w   ar ea   n ( )   ar u s u a ll y   w e ll  b alan ce d   u s in g   t h r eg u lar   r eg io n .   A s   e x p lain ed   a f ter   u s in g   t h is   m u lti - s ca l ap p r o ac h ,   to   f ea t u r th b e n ef its   o f   ea ch   a n d   ev er y   s ig n i f ica n as  w ell  as   s m al l - s ca le  p ix e l   lo ca tio n ,   w g o p o s iti v r es u lts   ca u s ed   b y   m an y   p r ec ed in g   co m p u tatio n s   ( as   d ep icted   i n   N A M   al g o r ith m )   j o in tl y   as  s tr ateg ie s   f o r   th s ca led - d o w n   m ea s u r e m e n v ar i atio n .   T h ac tu al  i n ter p o late d   v alu e s   as s o ciate d   w it h   d r o p p ed   p ix els  o n o f   m an y   i n p u ts   is   b r o ad   as  w ell   as   d iv er s e.   W i n d o w   r eg io n   i n cl u d es  m er el y   p ix e ls   an d   it  is   co n ti n u o u s a s   r es u l t,  th s u b - w in d o w   r eg io n   ca n   b u s ed   as  t h r eg u lar   ar ea   to   eq u al  j u s t   ab o u al clo s b y   o r ig in al  w i n d o w   p lace s   it d o esn ' m atter   w h a t in p u th e y   ar t h r o u g h .       4.   NE URO E NDO SCO P AD AP T E M O DULE   ( NAM )     W ith   t h an ti - a lias i n g   p er s p ec tiv e,   it 's  ap p r o p r iate  to   s elec lar g er   r eg io n   m ea s u r e m e n ts   s o   th at  t h e y   ca n   u n co v er   lo m o r t r u s t w o r th y   p i x els.  T h m o r i m p o r tan th r eg io n   s iz in g ,   m o r e   clo s b y   p i x els  ar e   u tili ze d   s in ce   t h m et h o d   to   lo ca te  clo g g i n g   - la y er - r elev a n t   p ix els  a s   w ell  a s   r ed u ce   t h p r ec is co n s eq u e n c e   r elate d   to   aliasi n g   ar tif ac ts .   N ev er th ele s s ,   th g r ea te x t u r es   in   th co n v e n tio n al  i m a g r e q u ir s ca led - d o w n   r eg io n   m ea s u r e m en t s   to   o b tai n   m u c h   b etter   q u ick   co m p r es s ed   f ac t s .   T h o b j ec ts   m a y   ap p ea r   d u to   r eg io n   m is m atc h i n g .   No n et h eles s ,   it  m a y   b d i f f icu l to   co n s id er   t h p r o p er   ar ea   is   s izin g   o b s er v ed   i m a g g etti n g   aliasi n g .   W it h   t h is   p ar ticu lar   d o cu m en t,  co n s id er i n g   b o th   o f   t h o s d if f er en ite m s ,   w s u g g e s r ea r ec u r r i n g   m u lti - s ca le  i n ter p o latio n   s o l u t io n s   w h ich   r ep licate  t h ac tu a s e m i - lo ca i n ter p o latio n   th r o u g h   b ig   to   s ca led - d o w n   r eg io n   s iz in g   r ec u r r en t l y .   Alg o rit h m   1 :   Neuro endo s co py   Ada pte M o du le   I np ut:   M R I / Neu r o en d o s co p y   m ed ical  i m ag e   Step - 1 .   I n itializ in g   b o u n d ar ies   o f   w i n d o w   ( a)   I n itial a r ea   o f   i m a g p o in t   = 0 ,   I n itial c o o r d in ates o f   w i n d o w     = ( 0 , 0 )   i.  e.   s tar t p o in t o f   d iag o n al  le n g t h   o f   i m a g p o in t   w i n d o w   ( b )   Set step   s ize  as p er   s tan d ar d   d ev iatio n       an d   ar ea   ( )   ( c)   Set    as  th r ef er en ce d   s ta n d ar d   d ev iatio n   o f   i m a g p o in t   f o r   ( )   ( d )   R ec o r d   im ag b o u n d ar ies b y   m atc h i n g   p i x el  co o r d in ates   o f   f i n al  w i n d o w   i m a g p o in ts   ( e) Sto r v alu es o f   f ir s w in d o w   i m a g p o in t a s   r ef er e n ce   w i n d o w   i m a g p o in t s   ar ea   Step - 2 .   I ter ativ ap p r o x i m atio n   o f   d iag o n al  m a tr ix   ( a)   R ec o r d   cu r v co v er in g   co o r d in ates o f   p ar allel  li n es o f   d ia g o n al  le n g th   ( b )   Ded u ct  w i n d o w   i m a g p o in t a r ea   f r o m   c u r v co v er i n g   ex tr b o u n d ar y   p ix e ls     ( c)   R esize  w in d o w   i m ag p o in t to   r em ai n i n g   cu r v e   I f      c urve   a r e a      g o   to   s tep - 1   else   C o n s id er   n ex t c u r v f o r   p ix el  co o r d in atio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 7   :   3 6 4 3 3 6 5 4   3650   Step - 3 .   C o m p u te  d iag o n a l c o o r d in ates o f   i m a g p o in w i n d o w   a n d   lo ca te  b o u n d ar y   p ix el s.   Step - 4 .   R e m o v u n f itted   c u r v e   p ix els.    Step - 5 .   Ma p   n ex t c u r v w i th i n   d iag o n al  p ix el  p o in t s   w it h i n   w i n d o w      an d   also    .   I s h o u ld   b p o in ted   o u th at   th is   o u tco m o r ig i n ati n g   f r o m   j u s ab o u all  p r ev io u s   iter atio n s   ar e   u s u all y   g at h er ed   co llectiv el y   a s   in p u t s   to w ar d s   th f o llo w i n g   litt le  d i m en s io n   v er s io n ,   w h ic h   m a y   b d if f er e n t   th r o u g h   t h tr ad itio n al  r ep ea ti n g   p r o ce d u r e.   I n   m o s s o litar y   v er s io n ,   p r ese n ted   th r eg io n   s izin g   to g et h er   w it h   in p u t s   w h ich   in co r p o r ated   th o u tco m es  o r i g in a tin g   f r o m   j u s ab o u al p r ev io u s   iter atio n s ,   ea c h   an d   ev er y   in ter p o lated   s e m i - lo ca w i n d o w - p o r r eg io n   co n ce n tr ated   th r o u g h   p ix e l ,   it  d o esn ' m atter   w h at  en te r   th e y   ar o r ig i n ati n g   f r o m ,   i s   a ctu all y   co n s id er ed   to w ar d s   d r o p p ed   p ix el  . .   f o cu s ed   ar ea .   R ig h a f ter   d eter m in in g   m o s t   Neu r o en d o s co p y   alo n g   w it h   r elate d   p ath o lo g y   s t u d ies,  w e   r u led   o u t   r ev ie w s   w h er e:    ( 1 )   T h er s ee m ed   to   b m u lt ip le  Neu r o en d o s co p y   co u r s o f   ac t io n   an d   p ath o lo g y   s tate m e n ab o u th s a m e   ti m e;    ( 2 )   A   s i m ilar   MRI  r ec o r d   id en tif ie d   an d   m er g ed   w it h   Neu r o en d o s co p y   p r o ce s s   ( 3 )   T h in d iv id u al  id e n ti f ier   s ee m ed   to   b l o s t a n d     ( 4 )   T h p ar ticu lar   d o cu m e n w a s   p r o d u ce d   u s in g   co m p u ter   s o f t w ar e.     T h ap p licatio n   en ab les  cl in ician   to   b u ild   Neu r o e n d o s co p y   d o cu m e n alo n g   w i th   p r e - p o p u lated   d r o p - d o w n   ch o ices.  C o n s id er i n g   t h at  t h s t u d ies  ar p r o d u c ed   in   v er y   o r g an ized   s tr u ct u r e,   w u s ed   i m ag e s   ca p tu r ed   d u r in g   MRI  a n d   Neu r o en d o s co p y .   A l s o ,   w i n co r p o r ated   r ep o r ts   p r o v id ed   b y   d o cto r s .   T h r est  o f   th Neu r o e n d o s co p y   r e v ie w s   w it h i n   o u r   SP SS   a n al y s is   te s h ad   b ee n   d eter m i n ed   an d   also   tr an s cr ib ed .   Fo llo w i n g   th i m p le m e n tin g   o f   th Ma tlab   ap p licatio n   f o r   th r ep o r ts ,   w j o in ed   th r ev i e w s   o f   t h e   in d iv id u al,   t h p h y s icia n   w h o   ca r r ied   o u th p r o ce s s   alo n g   w it h   th m ed ical  ce n ter   e x ac tl y   w h er it  h ad   b ee n   co n d u cted .   Fo r   m o s d o cto r s ,   th er w a s   t h e n tr y   to   m e r el y   t h p ar tic u lar   s u b s et   o f   th e   n e u r o - s u r g er y   d ep ar tm e n t h e y   co n d u cted   at  Mu lti Sp ec ialit y   Ho s p ital.  Mo s o f   th e s d o cto r s   h a v b ee n   i n   s p ec ialt y   p r ac tice   an d   ca r r ied   o u p r o ce s s es  a Mu ltiS p ec ial it y   Ho s p ita ls ,   a n d   p r iv ate  n e u r o - e n d o s co p y   f ac ilit ies  f o r   in itial   p atien t a s s e s s m e n ts .   As  w d is c u s s ed   th p atien cl in ical  ca s d etails  i n   p r ev io u s   Sectio n - 3   an d   NA al g o r ith m ic  d etails   in   Sectio n - 4 ,   n e x t Sec tio n - 5   p r o v id es d etails ab o u t r es u lt a n d   an al y s is   o f   alg o r it h m ic  r esear ch .       5.   RE SU L T S AN AN AL Y SI S   MR  an d   Neu r o en d o s co p y   b r ain   i m a g es  w er o b tain ed   f r o m   th M u ltiS p ec ial it y   Ho s p it al  an d   w eb   f o r   v alid atio n   o f   t h p r o p o s ed   s y s te m .   T h s et  in cl u d ed   1 5   im a g es  o f   n o r m a ( h ea lt h y )   b r ain s   an d   1 5   o f   a   b r ain   t u m o r .   T h Ma t lab   ©  w it h   i m ag e   p r o ce s s i n g   to o lb o x   s o f t w ar w a s   u s ed   f o r   i m ag p r o ce s s i n g   a n d   class i f icatio n .   Fi g u r e - 4   s h o w s   an   ex a m p le  o f   n o r m al  b r ain   M R I   an d   its   s e g m en tatio n   r es u lt s   N A M.   T o   q u an titat iv el y   e v al u ate  th s e g m e n tatio n   r esu lts ,   t h e   p er f o r m a n ce   o f   ea ch   N A M - b ased   s eg m e n tatio n   al g o r ith m   i s   ass e s s ed   b y   co m p u ti n g   t h u n i v er s al  q u a lit y   in d e x   ( UQI )   ( h ttp ://l i v e. ec e. u te x as.e d u /)   wh ich   is   in d ep en d en o f   th i m ag es  b ei n g   test ed   a n d   th v ie w i n g   co n d itio n s   o r   th in d i v id u al  o b s er v er s .   T h h ig h e r   th i n d ex ,   th b etter   is   th s eg m e n tatio n   r esu lt.  Fo r   in s ta n ce ,   th v al u es   o f   UQI   o b tain ed   f o r   h ea lt h y   b r ain   an d   P SO p r o ce s s ed   h ea lt h y   b r ain   ar 0 . 3 6 1 9   an d   0 . 3 6 2 4 .     A l s o   as  s h o w n   i n   Fi g u r 4   b el lo w ,   t h v a lu e s   o f   U QI   o b tain ed   f o r   SVM  an d   N AM   f o r   s e g m en ta tio n   o f   t u m o r   a f f ec ted   b r ain   i m ag ar r esp ec ti v el y   0 . 4 3 3 7   a n d   0 . 4 3 4 2 .   A lth o u g h   t h ese  v alu es  ar clo s e,   th e   NA al g o r it h m   y ield s   to   t h b est r esu lt a m o n g   t h m ac h i n e   lear n in g   al g o r ith m s .       Or ig i n al  i m ag h ea lt h y   b r ain   [ 1 2 ]     P SO i m ag h ea lt h y   b r ai n   [ 1 2 ]     SVM  tu m o r   d etec tio n       NA t u m o r   d etec tio n         Fig u r 4 .   Seg m en ta tio n   r es u lts   o f   h ea lt h y   b r ain   ( o r ig i n al  b r ain   i m ag a n d   P SO p r o ce s s ed   i m a g e)   an d   tu m o r   af f ec ted   b r ain   u s i n g   SVM  a n d   NA M.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708       N A M De ve lo p men t fo r   B etter  B r a in   Tu mo r   I ma g V is u a liz a t io n   ( S u n il L.  B a n g a r e )   3651       Ou tco m e s   r e g ar d in g   N A M,   SVM,   an d   P SO  ar r e v ea led   in   T ab le - 1   an d   al s o   N A M,   en h an ce d   v is ib il it y   s ee m ed   to   b id en tif ied   7 1 .   4 %,  clo s b y   v i s ib ilit y   ap p ea r ed   to   b o b tain ed   in   SVM  6 3 .   1 %   s u f f icie n r ea s o n   f o r   P SO,  m u ch   le s s   e n h an ce d   v i s ib ilit y   h a d   b ee n   s ee n   a s   co m p ar ed   to   th o r ig in a i m a g a s   2 7 . 9 f o r   th an al y ze d   ca s e.   As  s h o w n   in   T ab le  1   b ello w ,   t h li k eli h o o d   o f   en h an ce d   f iel d   o f   v i s io n   o f   N A M   w a s   ap p r ec iab l y   g r ea ter   t h an   t h at  o f   S VM   a n d   P SO  g r ap h ics .   T h N A s co r es   h elp ed   f o r   b ein g   in cr ea s ed ,   in   co n tr as to   SVM  an d   P SO  s c o r es  m a in ta in ed   to   b r ed u ce d .   T h er s ee m ed   to   b ab s o lu tel y   n o   s i g n i f ica n d if f er e n ce   alto g et h er   f ield   o f   v is io n   s co r es  b et w ee n   h is to p ath o lo g ical  co n cl u s io n s .   T h er h av b ee n   n o   s ig n i f ica n t d is s i m i lar ities   i n   i n ter - o b s er v er   u n d er s tan d i n g   a m o n g   Ne u r o en d o s co p y   g r ap h ic s .         T ab le  1 .   C o m p ar ativ I m ag Vis ib ilit y   An al y s is   M e d i c a l   Im a g e   T e c h n i q u e   V i si b i l i t y   ( % )   a p e r   U QI   D o c t o r   R e m a r k   Pe r f o r m a n c e   R a t i n g   N A M   7 1 . 4 %   C l e a r   t u mo r   r e g i o n   v i s i b i l i t y   w i t h   c l o g g i n g     a l i a si n g   e f f e c t   Ex c e l l e n t   f o r   p r e - su r g i c a l   i n v e st i g a t i o n   S V M   6 3 . 1 %   T r a d i t i o n a l   p e r f o r man c e   w i t h   p l a sm a / c l o g g i n g     v i si b i l i t y   a r o u n d   t u mo r   G o o d   f o r   su r g i c a l   e v e n t s   PSO   2 7 . 9 %   C o mp a r a t i v e l y   l e ss t u mo r   r e g i o n   v i si b i l i t y   G o o d   f o r   p r i mary   t u mo r   p o si t i o n   i n v e st i g a t i o n s       P r ec ed in g   w o r k   h as  ac k n o w led g ed   th is   v ar ian ce   i n   q u alit y   a m o n g   th d is ad v a n tag e s   o f   Neu r o en d o s co p y   a s   b ei n g   a   s cr ee n i n g   p r o ce s s   ap p licati o n   f o r   tu m o r   ca n ce r   m ali g n an c y   tes tin g .   Nich e   o r g an izatio n s ,   a s   w e ll  a s   p r o f ess io n als,   h a v g o r eq u es ted   v e n d o r s   to   s u r v e y   o n   th Neu r o en d o s co p y   ef f ec tiv e n e s s ,   alt h o u g h   co u p l es  o f   d o cto r s   ar co n f ir m i n g   th eir   q u alit y .   Ma tlab   co u ld   b o n m et h o d   o f   g en er ati n g   s c h ed u le  ex p o s u r m o r p r ev ale n t.  O u r   f in al   r esu lt s   e m p h a s ize  n u m er o u s   p r o s   an d   co n s   o f   e m p lo y i n g   M R I   clas s i f icatio n   u s in g   P SO,  SVM  f o r   t h q u alit y   o f   m ea s u r i n g ,   ap p l y i n g   in f o r m atio n   w it h i n   i m a g d atab ase.   T h s i g n if ic an b en e f it   o f   Ma tlab   is   it  i s   m o n e tar il y   p o s s ib le.   An o th e r   ad v an ta g i s   t h at  Ma tlab   en ab les  v en d o r s   to   ca r r y   o n   m ak i n g   u s o f   s tan d ar d   p lo w h e n e v er   ex p lai n i n g   a f f e cted   in d iv id u al  ca r e   b ec o m e s   ea s y .   T h Ma tlab   ap p licatio n   also   o f f er s   a n   ad v a n tag t h at  it  i s   u s u al l y   e f f o r tles s l y   u s ed   to   i n clu d m o d i f icat io n s   to w ar d s   t h q u alit y   i m a g p r o ce s s in g   an d   to   b u ild   d ep lo y ab le  A P I   in ter f a ce   f o r   an y   m ed ical  d ev ice  lik n eu r o - en d o s co p y   t o o ls .   Her e,   w e,   i n   t h b e g in n i n g ,   ca r r y   o u tr ial s   o f   o u r   m et h o d   co m b in ed   w i th   v ar io u s   k i n d s   r eg u lar ize  s o   as  to   v i n d icate   t h n ec es s it y   o f   e m p lo y in g   t h N AM   ap p r o ac h   f o r   i m ag e   en h an ce m e n t.   C o n s eq u en tl y ,   w an al y ze   t h r ec o m m e n d ed   ap p r o ac h   w it h   p r esen N A M   au to - f o cu s   i n ter p o latio n   m e th o d s   o n   r ea l - ti m e   m ed ical  i m a g es  w h ic h   ar d o w n - s a m p led   w it h   s u g g ested   tech n iq u in   m i n i m izi n g   ali asin g   i m p lica tio n s .   Ulti m a tel y ,   w co m p ar ed   th e   r ec o m m e n d ed   ( NA M)   m et h o d   u s in g   ex i s ti n g   SVM  an d   P SO  tech n iq u es  to   id en ti f y   t h p er f o r m a n ce   o f   N A M.   I n   th f u n d a m en tal  r esear ch ,   w e x ec u ted   o u r   N A al g o r ith m ic  ap p r o ac h   f o r   th Ne u r o en d o s co p y   i m a g es,  r esp ec ti v el y .   T h ex p er i m e n tal  r es u lt s   ar co n f ir m ed   i n   Fig u r e - 4   w h ic h   i n   t u r n   d is p la y s   a   n eig h b o r h o o d   lo ca tio n   o f   th e   tu m o r o u s   g r o w t h   w it h o u b l o o d   clo g g in g   o r   p las m in cl u s io n ,   w h ic h   o f te n   co n s is tin g   o f   e x ce s s i v aliasi n g   ar ti f ac t s .   W ca n   q u ic k l y   n o tice  th at  th co n to u r   o f   t h i m ag p atter n   is   r esto r ed   ad eq u ately e v e n   s o ,   th p er i m eter s   ar clea r ,   a lo n g   w i th   t h p i x els  b o b s er v ed   th r o u g h   t h e   in ter p o lated   p ix els.  Ho w e v er   th N A lead s   to   th s p ati al  s m o o th n es s ,   th i s   also   ad d itio n all y   clea r s   th e   v is ib il it y   f o r   d o cto r s .   R ef er   T ab le  2   b ello w   f o r   ev al u atio n   o f   N A Alg o r it h m   p er f o r m an ce   to g et h er   w it h   ex is t in g   SVM /P SO te ch n iq u e.       T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   N A M   A l g o r ith m   E f f ic ien c y   w it h   S VM /P SO M eth o d .   Im a g e   S V M / PSO   M e t h o d   N A M   A l g o r i t h m     M i n   D i f f   M i n   D i f f   M R I   a n d   N e u r o e n d o sco p y     T e st   I n p u t   3 1 . 4 3   0 . 7 1 1   3 6 . 3 2   0 . 8 4 2       E v en t u all y ,   t h p ix el s   ar r ec o g n izab le  d esp ite  t h f u zz y   in ter p o lated   f o r m s .   Fig u r e - 4   r ev ea ls   a   co n s eq u e n ce   o f   o u r   ap p r o ac h   is   g ett in g   N A r e g u lar izatio n .   T h n o ticea b le  s tr u ct u r es  i n   co n j u n ctio n   w i t h   s h ar p en ed   f ac ets  p o i n o u t   t h ad v a n ta g o f   o u r   tech n i q u o f   N A M.   I n   th i s   r esear c h ,   w m ea s u r t h p er f o r m a n ce   o f   t h clo g g in g   f ilter   i m a g in g   p r o to co ( au to - f o cu s   ap p r o ac h ) ,   an d   th at  is   r ec o m m e n d ed   in   th i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 7   :   3 6 4 3 3 6 5 4   3652   p ar ticu lar   p ap er .   W an al y ze d   th i m ag e   tak e n   b y   Ne u r o en d o s co p y   u n it  a n d   p atie n w a s   tr ea ted   at  M u lti   Sp ec ialit y   Ho s p ita l,  P u n e,   I n d i a.       6.   DIS CU SS I O N     Desp ite  th f ac t h at  T u m o r   g r o w t h s   ar m u c h   le s s   w id es p r ea d   as  co m p ar ed   to   tu m o r   p o ly p lo id y   w o u n d s ,   r ip p ed   s k i n   les io n s   p o s s ess   h i g h er   ca n ce r o u s   p r o s p ec tiv e.   R ip p ed   w o u n d s   ar lik el y ,   ev e n   s o ,   to   b e   m o r e   ch al len g i n g   to   d iag n o s e   e m p lo y in g   a   co n v en t io n al  te ch n iq u i n   co m p ar is o n   w it h   p o ly p lo id y   g r o w t h s ,   p ar ticu lar l y   f o r   less - e x p er ien c ed   n eu r o   en d o s co p is ts .   O u r   o u tco m e s   d is co v er ed   th a N AM   o f f er ed   ex ce lle n t   v is ib il it y   as  co m p ar ed   to   t h at   o f   SV M/P SO  m eth o d .   A I   p r o v id ed   h ig h - q u ali t y   v i s u al   i m ag e s   o f   s id e w a y s   s ca tter in g   g r o w t h s   n o n - g r a n u l ar   ty p e.   So m o th er   s cie n ti f ic   s tu d ies  h a v clai m ed   th at  S VM   is   r elativ el y   a   g o o d   ch o ice  f o r   d i f f er e n tial  m ed ical  d iag n o s i s .   E v e n   s o ,   r eg ar d less   o f   w h eth er   P SO  i s   h elp f u f o r   tu m o ca n ce r o u s   g r o w t h   p r o g n o s is   c o n tin u es to   b q u esti o n ab le,   w ith   ex p er ts   co n f ir m i n g   co m b in ed   r esu lts   [ 9 ] .   A l s o ,   SVM  Neu r o e n d o s co p y   h av i n g   tr an s p ar en co v er   d is co v er ed   m u c h   m o r tu m o r   n e o p lasi as  as   co m p ar ed   to   p er f o r m ed   P SO   w it h   n o   tr an s p ar en co v er ,   ev en   th o u g h   ca r r ied   o u u s i n g   le s s - ex p er ie n ce d   d o cto r s   [ 2 0 ] .   T h m o d er n   er o f   P SO  h as  b ee n   co n s eq u e n tl y   f o r m u lated   alo n g   w it h   th o b j ec tiv o f   e n h a n ce d   p er f ec tio n ,   d esp ite   th e   f ac t h at  p o s s ib le  te s ts   a n al y z in g   th i s   d ec lar h av e n ' t   b ee n   r ec e n tl y   r elea s ed .   I n   o u r   an al y s is ,   t h er s ee m ed   to   b s ig n i f ica n d if f er e n ce   in   t h s t an d ar d   o f   v is u al  i m a g es  o f   r ip p ed   ca n ce r s   a m o n g   NA M   an d   S VM /P SO.    O u r   r e s u lt s   ap p l y i n g   N A w h ic h   h as  n e w   tec h n iq u f o u n d   en s u r in g n o n et h ele s s ,   th er w as   clea r l y   n o   d i m i n is h ed   f ield   o f   v i s io n   u til izin g   NA M   i n   co m p ar is o n   w it h   P SO.  T h is   p ar ticu lar   o u tco m p o in ted   o u s o m li k eli h o o d   o f   NA p r e - Neu r o en d o s co p y   g r o u n d   s ea r ch .   Ad d itio n al  r esear ch   is   n ec es s ar y   to   u n co v er   th p r ac tical  u s o f   t h f ield   o f   v is io n   alo n g   w it h   d elec tab ilit y   o f   r i p p ed   w o u n d s   w h ile  u s i n g   th n e w   er o f   N A ap p r o ac h .   Ou r   o u tco m e s   d e m o n s tr ated   th at  N A tech n iq u co u ld   b b etter   th a n   P SO N eu r o en d o s co p y   i m a g es  f o r   th r ec o g n itio n   o f   r ip p ed   tu m o r s   r e g io n   v is ib ili t y .         7.   CO NCLU SI O N   I n   s u m m ar y ,   o u r   d ata  r ev ea le d   th at  N A M   is   a   g o o d   ch o ice  f o r   en h an ci n g   i m a g q u ali t y   t h r o u g h o u ca s es  o f   tu m o r   r ip p ed   ca n ce r s .   I n   th is   p ar ticu lar   p ap er ,   w e ' v ad v is ed   an   N A s e m i - lo ca l   clo g g i n g   -   la y er - aliasi n g   m et h o d   u s i n g   N A alg o r ith m   to   o b tain   g o o d   q u al it y   i m ag e s   w h ich   ca n   b u ti li ze d   f o r   p r e - s u r g ica an d   p o s t - s u r g ical  in i tial  i n v es tig atio n s .   T h is   tech n iq u ca n   n o o n l y   ac h ie v t h e x ce lle n q u alit y   o f   i m a g es   b u also   le s s e n   alia s i n g   ar ti f ac ts   o f   i m a g es   s i g n i f ican t l y   s o   t h at  d o cto r s   ca n   v i s u al ize  t u m o r   r eg io n   v er y   w ell .   As  p er   o u r   i m p le m en ta tio n   r e s u lt s   a n d   p h y s icia n 's  o p in io n ,   NA M   ca n   b v er y   u s e f u as   a n   o f f li n to o l.  A l s o   co n ce r n i n g   u p co m i n g   w o r k ,   it  is   ap p r o p r iate  u n d er tak es  tech n iq u o f   ef f ec ti v el y   f o r ti f y in g   th e   co m p u tatio n al  p er f o r m a n ce   w it h i n   o u r   al g o r ith m   s o   as   to   en tail  co n s id er ab l y   lar g er   r esear ch   r eg io n   ass o ciate d   w it h   a n ti - alia s i n g .   A n d   p r o p er   s o f t w ar p ac k a g A P I   m a y   b d es ig n ed   to   ap p ly   f o r   r ea ti m e   Neu r o en d o s co p y   s y s te m   d ev el o p m e n t.         ACK NO WL E D G E M E NT   W ar th an k f u to   th Dep a r t m en o f   C o m p u ter   Scie n ce   &   E n g i n ee r in g ,   K.   L .   Un i v er s it y ,   A .   P .   I n d ia  f o r   p r o v id in g   th r e s ea r ch   f a s cilit ies.,   Vi s h w a k ar m   I n s tit u te  o f     T ec h n o lo g y ,     P u n   a n d     Si n h g ad     A ca d e m y     o f   E n g i n ee r in g ,     P u n e   f o r     p r o v id i n g     t h   s u p p o r   an d   g u id a n ce   f o r   th i s   R es ea r ch   w o r k .   W ar th an k f u to   Dr .   M.   R .   Nar asi n g R ao ,   Dr .   D.   R aj es w ar R a o ,   an d   Dr .   N.   Srin iv a s   f r o m   K.   L .   U n iv er s it y ,   A .   P . ,   I n d ia  f o r   th eir   m o ti v atio n ,   g u id a n ce   an d   s u p p o r f o r   th i s   w o r k .   W ar also   th an k f u l   to   Dr .   K.   P .   P atil,   P r in cip al  an d   P r o f .   A .   N.   Ad ap an a w ar ,   HO D - I T   f r o m   Si n h g ad   A ca d e m y   o f   E n g in ee r i n g ,   P u n e.     W ar e   th an k f u l to   all  th Me m b er s   o f   th Ho s p ital .       RE F E R E NC E S   [1 ]   R y a lat,   M o h a m m a d   Ha sh e m ,   e a l . ,   " Ev a lu a ti o n   o f   P a rti c le  S w a r m   Op ti m isa ti o n   f o M e d ica Im a g e   S e g m e n tatio n " ,   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   S y s tem S c ien c e   2 0 1 6 .   S p rin g e In t e rn a ti o n a P u b li sh i n g v o l.   5 3 9 ,   p p .   6 1 - 7 2 ,   No v   2 0 1 6 .   [2 ]   Ch e n ,   Ru e y - M a w ,   a n d   Ch u in - M u   W a n g ,   " M RI  Br a in   T issu e   Clas si f ica ti o n   Us in g   Un su p e rv ise d   Op ti m ize d   Ex ten ics - Ba se d   M e th o d s" ,   2 0 1 6   In ter n a ti o n a S y mp o siu o n   Co mp u ter ,   Co n s u me a n d   Co n tro ( IS 3 C) ,   IEE E,   Ju ly   2 0 1 6 .   [3 ]   M e h d H o ss e in i,   e a l . ,   " Esti m a ti o n   o f   so il   m e c h a n ica re sista n c e   p a ra m e ter  b y   u sin g   p a rti c le  sw a r m   o p ti m iz a ti o n ,   g e n e ti c   a lg o rit h m   a n d   m u lt ip le reg re ss io n   m e th o d s" ,   S o il   a n d   T il l a g e   Res e a rc h ,   v o l.   1 5 7 ,   p p .   3 2 4 2 ,   2 0 1 6 .   [4 ]   Zh a o ,   C u ij ie,   a n d   G u o z h e n   W a n g .   " A p p li c a ti o n   o f   Ch a o ti c   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iza ti o n   in   W a v e let  Ne u ra Ne tw o rk . "   T EL KOM NIKA  ( T e lec o mm u n ic a ti o n   C o mp u ti n g   El e c tro n ics   a n d   C o n tr o l) ,   1 2 . 4 ,   (2 0 1 4 ):  9 9 7 - 1 0 0 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.