Abstrakt. Koloskopi är en av de bästa metoderna för screening av tjocktarmscancer. En rad olika forskargrupper har föreslagit metoder för automatisk upptäckt av polyper i kolonoskopiska bilder för att stödja läkarna under undersökningen. Problemet kan dock fortfarande inte antas vara löst. Den största nackdelen med många metoder är mängden och kvaliteten på de bilder som används för klassificeringsutbildning och utvärdering. Vår databas består av mer än fyra timmars högupplöst video från kolonoskopier som undersökts och märkts av medicinska experter. Vi tillämpade fyra metoder för textur funktion extraktion baserad på Grey-LevelCo-occurence och lokala-binary-Patterns. Med hjälp av dessa data uppnådde vi klassificeringsresultat med ett område under ROC-kurvan på upp till 0.96.
REF föreslog metoder för automatisk upptäckt av polyper i kolonoskopi bilder för att stödja kirurger under endoskopi undersökning.
Texture-based Polyp Detection in Colonoscopy
{'venue': 'Bildverarbeitung für die Medizin', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}