Gabor Transform Applied to the Analysis and Characterization of Brain Tumors in Magnetic Resonance Imaging
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Universidad Militar Nueva Granada
Resumen
Descripción
A method was developed to characterize brain tumors in magnetic resonance images (MRI) using Gabor filters. This technique allows for obtaining a comprehensive set of features that accurately describe the image’s texture based on the direction, frequency, and amplitude of patterns present in the regions of interest. The characterization is based on Gabor coefficients and involves calculating a texture feature vector or histogram for each point in the image, classifying it as belonging to a tumoral region or not. To improve performance in characterization, preprocessing filters are applied to the input images, and postprocessing filters are applied to the Gabor coefficients. The results show that FLAIR (Fluid-Attenuated Inversion Recovery) sequence images are more suitable for obtaining the texture feature vector, which is subsequently used to identify tumor regions.
Se desarrolló un método para caracterizar tumores cerebrales en imágenes de resonancia magnética (IRM) mediante el uso de filtros de Gabor. Esta técnica permite obtener un conjunto exhaustivo de características que describen con precisión la textura de la imagen en función de la dirección, frecuencia y amplitud de los patrones presentes en las zonas de interés. La identificación se basa en los coeficientes de Gabor y consiste en calcular un vector propio de textura o histograma para cada punto de la imagen, clasificándolo como perteneciente o no a una región tumoral. Para mejorar el desempeño en la caracterización, se aplican filtros de preprocesamiento a las imágenes de entrada y filtros de posprocesamiento a los coeficientes de Gabor. Los resultados muestran que las imágenes de la secuencia de FLAIR son más adecuadas para obtener el vector característico de textura que se utiliza posteriormente para registrar zonas tumorales.
Foi desenvolvido um método para caracterizar tumores cerebrais em imagens de ressonância magnética (IRM) mediante o uso de filtros de Gabor. Essa técnica permite obter um conjunto abrangente de características que descrevem com precisão a textura da imagem em função da direção, frequência e amplitude dos padrões presentes nas áreas de interesse. A identificação baseia-se nos coeficientes de Gabor e consiste em calcular um vetor próprio de textura ou histograma para cada ponto da imagem, classificando-o como pertencente ou não a uma região tumoral. Para melhorar o desempenho na caracterização, são aplicados filtros de pré-processamento às imagens de entrada e filtros de pós-processamento aos coeficientes de Gabor. Os resultados mostram que as imagens da sequência FLAIR são mais adequadas para obter o vetor característico de textura utilizado posteriormente para identificar as zonas tumorais.
Se desarrolló un método para caracterizar tumores cerebrales en imágenes de resonancia magnética (IRM) mediante el uso de filtros de Gabor. Esta técnica permite obtener un conjunto exhaustivo de características que describen con precisión la textura de la imagen en función de la dirección, frecuencia y amplitud de los patrones presentes en las zonas de interés. La identificación se basa en los coeficientes de Gabor y consiste en calcular un vector propio de textura o histograma para cada punto de la imagen, clasificándolo como perteneciente o no a una región tumoral. Para mejorar el desempeño en la caracterización, se aplican filtros de preprocesamiento a las imágenes de entrada y filtros de posprocesamiento a los coeficientes de Gabor. Los resultados muestran que las imágenes de la secuencia de FLAIR son más adecuadas para obtener el vector característico de textura que se utiliza posteriormente para registrar zonas tumorales.
Foi desenvolvido um método para caracterizar tumores cerebrais em imagens de ressonância magnética (IRM) mediante o uso de filtros de Gabor. Essa técnica permite obter um conjunto abrangente de características que descrevem com precisão a textura da imagem em função da direção, frequência e amplitude dos padrões presentes nas áreas de interesse. A identificação baseia-se nos coeficientes de Gabor e consiste em calcular um vetor próprio de textura ou histograma para cada ponto da imagem, classificando-o como pertencente ou não a uma região tumoral. Para melhorar o desempenho na caracterização, são aplicados filtros de pré-processamento às imagens de entrada e filtros de pós-processamento aos coeficientes de Gabor. Os resultados mostram que as imagens da sequência FLAIR são mais adequadas para obter o vetor característico de textura utilizado posteriormente para identificar as zonas tumorais.
Palabras clave
Gabor Transform, Brain Tumor Analysis, Magnetic Resonance Imaging, Image Processing, transformada de Gabor, análisis de tumores cerebrales, imágenes de resonancia magnética, procesamiento de imágenes, transformada de Gabor, análise de tumores cerebrais, imagens de ressonância magnética, processamento de imagens