Análisis comparativo de funciones de pertenencia para la clasi cación de tumores en imágenes de resonancia magnética
Resumen
En este trabajo se realizó un análisis comparativo de cinco funciones de pertenencia Gaussianas y Pseudo-Gaussianas para la clasi cación de tumores cerebrales en imágenes de resonancia magnética. Mediante una recopilación de 480 imágenes adquiridas de dos casos reales de glioblastoma multiforme, se propuso un nuevo algoritmo adaptado para el funcionamiento especí co de las imágenes adquiridas. Mediante la evaluación de las imágenes por estadísticas de segundo orden se logró obtener la caracterizaci
ón de las poblaciones, adquiriendo así los datos para el entrenamiento de las cinco funciones de pertenencia a analizar. Finalmente se realizó un análisis comparativo de las funciones de pertenencia mediante un análisis cualitativo, así como uno cuantitativo, en el cual se utilizó una medida de efectividad para la comparación de clasi caciones entre poblaciones para cada una de las funciones de pertenencia. La mejor clasi cación adquirida fue obtenida por la quinta función de pertenencia, la cual es una función pseudo-gaussiana basada en la función de distribución acumulativa.
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