Resumen

En este artículo se presenta un enfoque híbrido novedoso para la identificación de regiones cerebrales utilizando imágenes de resonancia magnética responsables de tumores cerebrales. La clasificación de imágenes médicas es fundamental tanto en áreas clínicas como de investigación. La modalidad de imagen por resonancia magnética (IRM) supera en el diagnóstico de anomalías cerebrales como tumores cerebrales, esclerosis múltiple, hemorragias y muchas más. El objetivo principal de este trabajo es proponer un modelo de clasificación de tumores cerebrales tridimensionales (3D) novedoso utilizando imágenes de IRM con texturas de micro y macroscale diseñadas para diferenciar la IRM del cerebro en dos clases de lesiones, benignas y malignas. El enfoque de diseño fue preprocesado inicialmente utilizando un filtro gaussiano 3D. Basándose en el VOI (volumen de interés) de la imagen, se extrajeron características utilizando el Método de Distribución de Niveles de Gris de Líneas de Centroide Cuadrado Volumétrico 3D (

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Enfoque; Tumor cerebral; Imágenes de resonancia magnética (MRI); Modelo de clasificación; Características; Clasificador
• Keywords:Approach; Brain tumor; MRI images; Classification model; Features; Classifier