Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

LBP Features for Breast Cancer Detection

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F16%3A43930438" target="_blank" >RIV/49777513:23520/16:43930438 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICIP.2016.7532838" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICIP.2016.7532838</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICIP.2016.7532838" target="_blank" >10.1109/ICIP.2016.7532838</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    LBP Features for Breast Cancer Detection

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Cancer is nowadays considered as one of the most dangerous diseases in the world. Especially, breast cancer represents for women the second most common type of cancer and is a main cause of cancer dead. This paper presents a novel method for breast cancer detection from mammographic images based on Local Binary Patterns (LBP). This approach successfully uses LBP based features with a classifier and thresholding. The proposed method is evaluated on a set composed of images extracted from MIAS and DDSM databases. We have experimentally shown that the proposed method is efficient and effective because the achieved accuracy is about 84%.

  • Název v anglickém jazyce

    LBP Features for Breast Cancer Detection

  • Popis výsledku anglicky

    Cancer is nowadays considered as one of the most dangerous diseases in the world. Especially, breast cancer represents for women the second most common type of cancer and is a main cause of cancer dead. This paper presents a novel method for breast cancer detection from mammographic images based on Local Binary Patterns (LBP). This approach successfully uses LBP based features with a classifier and thresholding. The proposed method is evaluated on a set composed of images extracted from MIAS and DDSM databases. We have experimentally shown that the proposed method is efficient and effective because the achieved accuracy is about 84%.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2016 IEEE International Conference on Image Processing Proceedings

  • ISBN

    978-1-4673-9961-6

  • ISSN

    1522-4880

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    2643-2647

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Phoenix Arizona

  • Datum konání akce

    25. 9. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku