A novel opposition-based classifier for maqss diagnosis in mammography images
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,030
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_065
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
چکیده مقاله:
In this paper, a novel opposition-based classifier has been developed which classifies breast masses into benign and malignant categories. An MLP network with a novel learning rule, called Opposite Weighted Back Propagation (OWBP), has been utilized as the classifier. The objective is increasing the convergence rate of MLP learning rules as well as improving the mass diagnostic performance. The input ROI, which is a suspected part of mammogram, is segmented manually by expert radiologists and subjected to some preprocessing stages such as histogram equalization, translation and scaling. Then, a group of features which are appropriate descriptors of mass shape,margin and density have been extracted from the preprocessed ROIs. The proposed features include circularity, Zernike moments, contrast, average gray level, NRL derivatives and SP. The proposed classifier has been trained with both traditional BP and OWBP learning rules and the performance have been evaluated. The system which utilizes OWPB learning rule yields a significantly faster training time than BP algorithm while the Az of the resulting CADx system is 0.944.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Fatemeh Saki
Department of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology (IUST) Tehran, Iran
Amir Tahmasbi
Department of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology (IUST) Tehran, Iran
Shahriar B Shokouhi
Department of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology (IUST) Tehran, Iran
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 :