Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Filipczuk, P." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Computer-aided diagnosis of breast cancer using gaussian mixture cytological image segmentation
Autorzy:
Kowal, M.
Filipczuk, P.
Obuchowicz, A.
Korbicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333385.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
segmentacja obrazu
klasyfikacja
rak piersi
image segmentation
classification
breast cancer
Opis:
This paper presents an automatic computer system to breast cancer diagnosis. System was designed to distinguish benign from malignant tumors based on fine needle biopsy microscope images. Studies conducted focus on two different problems, the first concern the extraction of morphometric and colorimetric parameters of nuclei from cytological images and the other concentrate on breast cancer classification. In order to extract the nuclei features, segmentation procedure that integrates results of adaptive thresholding and Gaussian mixture clustering was implemented. Next, tumors were classified using four different classification methods: k–nearest neighbors, naive Bayes, decision trees and classifiers ensemble. Diagnostic accuracy obtained for conducted experiments varies according to different classification methods and fluctuates up to 98% for quasi optimal subset of features. All computational experiments were carried out using microscope images collected from 25 benign and 25 malignant lesions cases.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 257-262
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
GLCM and GLRLM based texture features for computer-aided breast cancer diagnosis
Autorzy:
Filipczuk, P.
Fevens, T.
Krzyżak, A.
Obuchowicz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333264.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
diagnostyka wspomagana komputerowo
analiza teksturalna
rak piersi
computer-aided diagnosis
texture features
breast cancer
Opis:
This paper presents 15 texture features based on GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) and GLRLM (Gray-Level Run-Length Matrix) to be used in an automatic computer system for breast cancer diagnosis. The task of the system is to distinguish benign from malignant tumors based on analysis of fine needle biopsy microscopic images. The features were tested whether they provide important diagnostic information. For this purpose the authors used a set of 550 real case medical images obtained from 50 patients of the Regional Hospital in Zielona Góra. The nuclei were isolated from other objects in the images using a hybrid segmentation method based on adaptive thresholding and kmeans clustering. Described texture features were then extracted and used in the classification procedure. Classification was performed using KNN classifier. Obtained results reaching 90% show that presented features are important and may significantly improve computer-aided breast cancer detection based on FNB images.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 109-115
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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