DIAGNOSIS OF BREAST LESIONS USING THE LOCAL CHAN-VESE MODEL, HIERARCHICAL FUZZY PARTITIONING AND FUZZY DECISION TREE INDUCTION
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 14، شماره: 6
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 261
فایل این مقاله در 26 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-14-6_003
تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1401
چکیده مقاله:
Breast cancer is one of the leading causes of death among women. Mammography remains today the best technology to detect breast cancer, early and efficiently, to distinguish between benign and malignant diseases. Several techniques in image processing and analysis have been developed to address this problem. In this paper, we propose a new solution to the problem of computer aided detection and interpretation for breast cancer. In the proposed approach, a Local Chan-Vese (LCV) model is used for the mass lesion segmentation step to isolate a suspected abnormality in a mammogram. In the classification step, we propose a two-step process: firstly, we use the hierarchical fuzzy partitioning (HFP) to construct fuzzy partitions from data, instead of using the only human information, available from expert knowledge, which are not sufficiently accurate and confronted to errors or inconsistencies. Secondly,fuzzy decision tree induction are proposed to extract classification knowledge from a set of feature-based examples. Fuzzy decision trees are first used to determine the class of the abnormality detected (well-defined mass, ill-defined mass, architectural distortion, or speculated masses), then, to identify the Severity of the abnormality, which can be benign or malignant. The proposed system is tested by using the images from Mammographic Image Analysis Society[MIAS] database. Experimental results show the efficiency of the proposed approach, resulting in an accuracy rate of ۸۷, a sensitivity of ۸۲.۱۴\%, and good specificity of ۹۱.۴۲
کلیدواژه ها:
Breast cancer ، Mass segmentation ، Local Chan-Vese model fuzzy decision tree ، Fuzzy partitioning ، Computer-aided detection
نویسندگان
Fouzia Boutaouche
laboraoire SIMPA, Departement d&#۰۳۹;informatique, Faculte des mathematiques et d&#۰۳۹;informatique, Universite des sciences et de la technologie d&#۰۳۹;Oran "Mohamed BOUDIAF", USTO-MB; BP ۱۵۰۵ El M&#۰۳۹;naouer ۳۱۰۰۰, Oran, Algerie
Nacéra Benamrane
laboratoire SIMPA, Departement d&#۰۳۹;informatique, Faculte des mathematiques et d&#۰۳۹;informatique, Universite des sciences et de la technologie d&#۰۳۹;Oran "Mohamed BOUDIAF", USTO-MB; BP ۱۵۰۵ El M&#۰۳۹;naouer ۳۱۰۰۰, Oran, Algerie
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :