A Novel Method for Brain Tumor Detection in MRI Images

Brain tumor, is serious illness that affect the human most vital organ. Identification of the tumor is precious for treatment. Radiotherapists use medical images to locate the tumor. Magnetic resonance imaging (MRI) scans the brain to affirm the presence of brain tumor and to identify its location for selected specialist treatment. However, identification of brain tumor from medical images is still a critical and complicated job for Radiotherapists. Brain tumor identification from magnetic resonance imaging (MRI) consists of several phases. Segmentation is known to be an essential step in medical image analysis. Performing the brain MR images segmentation manually is an onerous task as there are several challenges associated with it. Radiotherapists and medical experts spend lengthy of time for manually segmenting brain MR images. In addition, images sometimes are corrupted with noise when performing MRI procedures. This problem make the radiotherapist face the difficulties in identifying tumor or specifying the location of the tumor precisely. This dissertation deals with the task of automatically segmenting the brain tumors. The presented methodology for brain tumor detection consists of three phases: firstly, pre-processing MRI images captured usually susceptible to speckle noise, salt and pepper noise. This phase perform denoising for the MRI image by applying the median filter. Secondly, the image is segmented into various regions. The segmentation performed with the aid of fuzzy c-means algorithm (FCM). Thirdly, features extraction: texture is an important characteristic used in identifying regions of interest in the image. Grey Level Co-occurrence Matrices (GLCM) is used for feature extraction. Cluster analysis has been performed for the extracted features. The results show the success of images segmentation and features extraction for both normal and abnormal images. The system performance analysis result indicates that there are improvement in the measurements of sensitivity (1.0), specificity (0.93), and accuracy (0.89). The study recommends cooperation of personnel in medical centers, build website or blog for information exchange, and translation materials related to medical image mining from different languages. يسيطنغملا نينرلا روص يف غامدلا يف مرولا ديدحتل ةديدج ةقيرط ياون يحي دمحم معنملا دبع ةساردلا صخلم مارولأا . حاورلأا نم ديدعلا ترمدو ترثأ دقو ،اعويش رثكلأا غامدلا ضارمأ نم ةدحاو يه ،خملا يف لا فشك ا نع قيقدلا مرول ةلاسم وه يرهوج ة ةياغلل نم . جلاعلا ديدحتل قت لجأ ةيصيخشتلا ءاطخلأا ليل مدختسي ءابطلأا لا . ةقدب ضارملأا صيخشتل ةيبطلا روص روص ( يسيطانغملا نينرلا MR ) حسم لمعب موقت لل غامد كأتلل نم د هعقوم ديدحتو خملا يف مرو دوجو ةيبطلا روصلا نم خملا يف مرو ديدحت ،كلذ عمو . جلاعلا يقلتل لازي لا ةبعص ةمهم ةدقعمو ءابطلأل . ةيلمع ديدحت يف مرو للاخ نم خملا يسيطانغملا نينرلاب ريوصتلا ( MRI ةئزجت .لحارم ةدع نم نوكتت ) يه نينرلا ةروص . ةيبطلا روصلا ليلحت يف ةيساسأ ةوطخ مايقلا يودي لكشب ةروصلا ةئزجتب هب ةطبترملا تايدحتلا نم ديدعلا كانه نأ امك ةقاش ةمهم ا . ويصاصتخاو ءابطلأا ةعشلأاب ةجلاعملا تارتف نوضقي نمزلا نم ةليوط ةئزجتل ةروص MR . راركتلل ةلباق ريغ ةمهم هذهو ،ايودي ،كلذ ىلإ ةفاضلإابو ةلكشم كلانه دنع ريوصتلا ءارجإب مايقلا نينرلاب نأ يهو ،يسيطانغملا انايحأ روصلا (شيوشتلاب ةرثأتم نوكت noise ) . ىدؤي امم تابوعصل يئاصخإ يقلات دحت يف عاعشلإاب جلاعلا مرولا دي ىلإ يدؤت نأ نكميو مرولا ناكم ديدحت لوانتت . ميلس ريغ لكشب ةمهم ةحورطلأا هذه نينرلا روص ةئزجت يكيتاموتأ لكشب يسيطانغملا . عبتتو ت ةيجهنم جذومن ىلع موق فشكل ماظن لا ثلاث نم نوكتي خملا يف مرو لاوأ :لحارم ،ةيديهمتلا ةلحرملا يوشتلا نم روصلا صيلخت متي ثيح لاا شيوشتلا ةلازإ تاينقت دحأ قيبطتب ش ( طيسولا رتلفلا وهو median filter ) ،ايناث . تأزجت ةروصلا قيبطت للاخ نم كلذو ةفلتخم ءازجأ ةدع ىلا ةيمزراوخ ـلا ( FCM ،اثلاث .) ( صئاصخ جارختسا texture features ) و ه ةيلمع ي ديدحت يف مدختست ةماه . ام ةروص يف مامتهلاا تاذ قطانملا ـلا مادختسإ متي ةياغلا هذه لجأ نمو ( GLCM جئاتنلا .) حاجن ترهظأ ةيعيبطلا ريغ روصلاو ةيعيبطلا روصلا صئاصخ ديدحتو روصلا ةئزجت ةيلمع .