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Segmentation of the Corpus Callosum from Brain Magnetic Resonance Images using Dual Deep Learning Classifiers and optimized u-Shaped Neural Networks

引用

SN Computer Science 2024年第1期5卷 1页

作者： Sarma, A. Padmanabha Saranya, G. Department of Biomedical Engineering Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala R&D Institute of Science and Technology Chennai India

Segmentation of the corpus callosum (CC) from MR images is an important step in neuroimaging analysis for various applications, such as brain morphometry, tractography, and connectivity analysis. This research proposes a deep learning-based model for segmenting CC in T1-weighted midsagittal brain MRIs. The model consists of five major phases, namely, image augmentation, pre-processing, segmentation, feature extraction, and feature selection. The collected raw MRI images are augmented using synthetic minority oversampling technique (SMOTE) and pre-processed using improved Gabor filtering and contrast stretch for contrast enhancement. The Region of Interest (ROI) has been identified through optimized u-nets using a new hybrid optimization model. Shape, texture, and colour features are extracted from the segmented image, from which optimal features are selected through proposed hybrid optimization model. The CC segmentation phase will employ a dual deep-learning classifiers approach, with bidirectional LSTM and convolutional block attention module (CBAM) trained using optimally selected features, and a modified convolutional neural network (M-CNN) to provide final detected outcomes. The proposed model aims to improve the accuracy of CC segmentation in brain MRIs. © The Author(s),.

关键词： Corpus callosum Improved Gabor filtering Modified convolutional neural network (M-CNN) optimized u-nets

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