In this paper we present classification of the thermal images in order to discriminate healthy and pathological cases during breast cancer screening. Different image features and approaches for data reduction and classification have been used to distinguish healthy breast one with malignant tumour. We use image histogram and co-occurrence matrix to get thermal signatures and analyze symmetry between left and right side. The most promised method was based on wavelet transformation and nonlinear neural network classifier. The proposed approach was used in the pilot investigations in the medical centre which is permanently using thermograph for breast cancer screening, as an adjacent method for other classical diagnostic method, such as mammography.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE W OKRESIE WAKACYJNYM BIBLIOTEKA BĘDZIE FUNKCJONOWAŁA W ZMIENIONYCH GODZINACH::
od 15 do 31 lipca:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna:
9.00 - 15.00
(poniedziałek-piątek)
Czytelnia Działu Zbiorów Specjalnych:
9.00 - 15.00
(poniedziałek-piątek)
od 1 do 31 sierpnia:
BIBLIOTEKA BĘDZIE NIECZYNNA
UWAGA:
Zwrotu wypożyczonych materiałów można dokonać u dyżurującego bibliotekarza w Wypożyczalni Głównej od 9.00 do 15.00.
Na pozycje, których termin zwrotu przypadnie od 1 do 31 sierpnia, wprowadzona zostanie prolongata (nowy termin zwrotu – 6 września).