ABSTRACT Lungcancer är en av de främsta dödsorsakerna i världen. Flera datorstödda diagnossystem har utvecklats för att bidra till att minska dödligheten i lungcancer. I detta dokument presenteras en ny strukturell kombinationsmatris (SCM)-baserad metod för att klassificera knölar i maligna eller benigna knölar och även i deras malignitetsnivåer. SCM-tekniken användes för att extrahera funktioner från bilder av knutor och klassificera dem i maligna eller benigna knutor och även i deras malignitetsnivåer. De beräknade tomografi examen från lungbild databas konsortium och bild databas resurs initiativ dataset ger information om nodule positioner och deras malignitet nivåer. Den SCM applicerades på både gråskala och Hounsfield enhet bilder med fyra filter, till wit, mean, Laplace, Gaussian, och Sobel filter skapar åtta olika konfigurationer. Klassificeringssteget använde tre välkända klassificeringar: multilager perceptron, stöd vektormaskin, och k-nearest grannar algoritm och tillämpade dem till två uppgifter: (i) att klassificera nodulen bilder i maligna eller godartade knutor och (ii) att klassificera lungknutor i malignitetsnivåer (1 till 5). Resultaten av detta tillvägagångssätt jämfördes med fyra andra utvinningsmetoder: grå-nivå co-occurrence matris, lokala binära mönster, centrala ögonblick och statistiska ögonblick. Dessutom jämfördes resultaten här också med de resultat som rapporterats i litteraturen. Vårt tillvägagångssätt överträffade de andra metoderna i båda uppgifterna; det uppnådde 96,7% för både noggrannhet och F-Score mätvärden i den första uppgiften, och 74,5% noggrannhet och 53,2% F-Score i den andra. Dessa experimentella resultat visar att SCM framgångsrikt extraherade funktioner i noduler från bilderna och, därför kan betraktas som ett lovande verktyg för att stödja medicinsk specialist för att göra en mer exakt diagnos om malignitet av lungknutor. Datorstödd diagnos, pulmonella knölar, lungcancer, texturala egenskaper, strukturell samtidig förekomst matris, malignitet klassificering.
O REF hade ett resultat på 96,7 % för precisions- och F-poängsmätningar i den första uppgiften och 74,5 % noggrannhet och 53,2 % F-poäng i den andra uppgiften.
Health of Things Algorithms for Malignancy Level Classification of Lung Nodules
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}