I det här dokumentet presenterar vi en ny metod för klassificering av mammografier med hjälp av en unik viktad föreningsregelbaserad klassificering. Bilder förbereds för att avslöja områden av intresse. Texturkomponenter extraheras från segmenterade delar av bilden och diskretiseras för regel upptäckt. Föreningsregler härleds mellan olika texturkomponenter som extraheras från segment av bilder, och används för klassificering på grundval av deras intra- och inter-class beroenden. Dessa regler används sedan för klassificering av en vanlig mammografi dataset, och rigorösa experiment utförs för att utvärdera reglernas effektivitet under olika klassificeringsscenarier. De experimentella resultaten visar att denna metod fungerar bra för sådana datauppsättningar, med så höga noggrannheter som 89%, vilket överträffar noggrannheten hos andra regelbaserade klassificeringsmetoder.
I REF ) presenterades en metod för klassificering av mammografier.
Associative classification of mammograms using weighted rules
{'venue': 'Expert systems with applications', 'journal': 'Expert systems with applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}