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An Efficient Method for Brain Tumor Detection Using Texture Features and SVM Classifier in MR Images

机译:利用纹理特征和SVM分类器在MR图像中进行脑肿瘤检测的有效方法

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摘要

Objective:Detection and classification of abnormalities in Magnetic Resonance (MR) brain images in medical field is very much needed. The proposed brain tumor classification system composed of denoising, feature extraction and classification. Noise is one of the major problems in the medical image and due to that retrieval of useful information from the image is difficult. The proposed method for denoising an image is PURE-LET transform.
机译:目的:非常需要医学领域对磁共振(MR)脑图像异常的检测和分类。拟议的脑肿瘤分类系统由去噪,特征提取和分类组成。噪声是医学图像中的主要问题之一,并且由于很难从图像中检索有用信息。提出的图像去噪方法是PURE-LET变换。

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