A Textural Approach for Recognizing Architectural Distortion In Mammograms
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: هشتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
- کد COI اختصاصی: ICMVIP08_183
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1271
نویسندگان
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology
Department of Electrical Engineering Biomedical Engineering GroupSharif University of Technology
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology
چکیده
Breast cancer is considered as the mostimportant cause of death among women. Architecturaldistortions are very important signs of breast cancer and earlydetection of them is a rewarding work. In this paper wepropose a method to recognize architectural distortion fromnormal parenchyma. In our proposed method, appropriatefeatures are extracted by the analysis of oriented textures withthe application of orientation component of recent the state-ofthe-art local texture descriptor called Monogenic BinaryCoding (MBC). In addition, we transform Region of Interests(ROIs) to polar coordinates in order to highlight some specificpatterns in mammograms. Various classifiers are used over aset of mammograms from Digital Database for ScreeningMammography (DDSM). The results show that proposedmethod is very encouraging. The best performance achieved is91.25% in terms of the average accuracy using the NearestNeighbor classifier.کلیدواژه ها
breast cancer; mammogram; architectural distortion; local texture descriptor; monogenic binary coding distortion; local texture descriptor; monogenic binary codingمقالات مرتبط جدید
- شناسایی ویژگی های سازمان پیشرو در به کارگیری هوش مصنوعی
- قراردادهای هوشمند تجاری در متاورس با هدف خودکارسازی فرآیند تجارت
- Artificial Intelligence-Enhanced Repair Strategies in Online Collaborative EFL Classrooms: Toward a New Paradigm of Interactional Competence
- تاثیر هوش مصنوعی بر کارایی عملیات نظامی اوکراین علیه روسیه
- ارزیابی استرس و اضطراب با استفاده از پردازش سیگنال های مغزی و مدل های یادگیری ماشین
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.