Mammogrambilder är känsliga till sin natur och även en mindre förändring i miljön påverkar bildernas kvalitet. På grund av bristen på expertradiologer är det svårt att tolka mammografibilderna. I detta papper föreslås en algoritm för ett datorstödd diagnossystem, som är baserat på våget baserad adaptiv sigmoid funktion. Kaskadfeed-forward bakåtutbredningsteknik har använts för utbildning och testning. På grund av den dåliga kontrasten i digitala mammografibilder är det svårt att bearbeta bilderna direkt. Således var bilderna först bearbetas med hjälp av våget baserad adaptiv sigmoid funktion och sedan de misstänkta regionerna valdes för att extrahera funktionerna. En kombination av textur funktioner och grånivå co-occurrence matris funktioner extraherades och användes för utbildning och testning. Systemet tränades med 150 bilder, medan totalt 100 mammografibilder användes för testning. En klassificeringsnoggrannhet på mer än 95% erhölls med vår föreslagna metod.
Kumar och Chandra REF föreslog en metod där våget bas adaptiv sigmoid funktion användes för förbehandling.
Detection of Microcalcification Using the Wavelet Based Adaptive Sigmoid Function and Neural Network.
{'venue': 'JIPS', 'journal': 'JIPS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}