Detection of breast abnormalities of thermograms based on a new segmentation method
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86096548" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86096548 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/15:86096548
Výsledek na webu
<a href="https://fedcsis.org/proceedings/2015/drp/318.html" target="_blank" >https://fedcsis.org/proceedings/2015/drp/318.html</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.15439/2015F318" target="_blank" >10.15439/2015F318</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Detection of breast abnormalities of thermograms based on a new segmentation method
Popis výsledku v původním jazyce
Breast cancer is one from various diseases that has got great attention in the last decades. This due to the number of women who died because of this disease. Segmentation is always an important step in developing a CAD system. This paper proposed an automatic segmentation method for the Region of Interest (ROI) from breast thermograms. This method is based on the data acquisition protocol parameter (the distance from the patient to the camera) and the image statistics of DMR-IR database. To evaluated the results of this method, an approach for the detection of breast abnormalities of thermograms was also proposed. Statistical and texture features from the segmented ROI were extracted and the SVM with its kernel function was used to detect the normal and abnormal breasts based on these features. The experimental results, using the benchmark database, DMR-IR, shown that the classification accuracy reached (100%). Also, using the measurements of the recall and the precision, the classifi
Název v anglickém jazyce
Detection of breast abnormalities of thermograms based on a new segmentation method
Popis výsledku anglicky
Breast cancer is one from various diseases that has got great attention in the last decades. This due to the number of women who died because of this disease. Segmentation is always an important step in developing a CAD system. This paper proposed an automatic segmentation method for the Region of Interest (ROI) from breast thermograms. This method is based on the data acquisition protocol parameter (the distance from the patient to the camera) and the image statistics of DMR-IR database. To evaluated the results of this method, an approach for the detection of breast abnormalities of thermograms was also proposed. Statistical and texture features from the segmented ROI were extracted and the SVM with its kernel function was used to detect the normal and abnormal breasts based on these features. The experimental results, using the benchmark database, DMR-IR, shown that the classification accuracy reached (100%). Also, using the measurements of the recall and the precision, the classifi
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
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
Proceedings of the 2015 Federated Conference on Computer Science and Information Systems
ISBN
978-83-60810-65-1
ISSN
2300-5963
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
255-261
Název nakladatele
Polskie Towarzystwo Informatyczne
Místo vydání
Varšava
Místo konání akce
Łódź
Datum konání akce
13. 9. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—