MS segmentation by using MRI images

Multiple Sclerosis (MS), merkezi sinir sistemi, beyin ve omuriliği etkileyen bir hastalıktır. MS lezyonlarının içsel heterojen yapısı MR görüntülerine yansır ve lezyonların sağlıklı beyin dokusundan ayrılması sırasında zorluklarla karşılaşılır. Lezyonların otomatik bölütlenmesi MS'in tanımlanması ve izlenmesi açısından gereklidir. Bu çalışmada, MS lezyonlarının bölütlenmesi için farklı doku sınıflandırma teknikleri karşılaştırıldı. Yapay sinir ağları, güdümlü yöntem olarak dikkate alındı. Bağımsız bileşen analizi (ICA) ve temel bileşen analizi (PCA) ile birleştirilmiş fuzzy c-means, k-means ve k-medoid kümeleme yöntemleri ile çok seviyeli geri yayılım sinir ağları algoritmaları karşılaştırıldı ve sonuçlar değerlendirildi. Anahtar Sözcükler: Multiple Sclerosis, Manyetik Rezonans Görüntüleme, Bölütleme, Yapay Sinir Ağları, Fuzzy C-Means, K-Means, Kümeleme, Temel Bileşen Analizi (PCA), Bağımsız Bileşen Analizi (ICA).