Bakgrund: Kvinnlig bröstcancer är den största dödsorsaken vid cancer i västvärlden. Ansträngningar inom Computer Vision har gjorts för att förbättra radiologernas diagnostiska noggrannhet. Vissa metoder för lesionsdiagnos i mammogrambilder utvecklades baserat på tekniken för huvudkomponentanalys som har använts för effektiv kodning av signaler och 2D Gabor-vågar som används för datorseendeapplikationer och modellering av biologisk vision. Metoder: I detta arbete presenterar vi en metod som använder effektiv kodning tillsammans med linjär diskriminantanalys för att skilja mellan massa och icke-massa från 5090 region av intresse från mammografi. Resultat: Resultaten visar att de bästa framgångarna med Gabor wavelets och huvudkomponentanalys var 85,28 % respektive 87,28 %. Som jämförelse kan nämnas att den modell för effektiv kodning som presenteras här nådde upp till 90,07 %. Slutsatser: Sammantaget visar de resultat som presenteras att oberoende komponentanalys utfördes framgångsrikt den effektiva kodningen för att diskriminera massa från icke-massa vävnader. Dessutom har vi observerat att LDA med ICA-baser visade hög prediktiv prestanda för vissa datauppsättningar och därmed ger ett betydande stöd för en mer detaljerad klinisk undersökning.
Costa m.fl. REF undersökte användningen av Gabor wavelets tillsammans med huvudkomponentanalys (PCA) för funktionsextraktion, oberoende komponentanalys (ICA) för effektiv kodning och linjär discriminantanalys (LDA) för klassificering.
Classification of breast tissue in mammograms using efficient coding
{'venue': 'BioMedical Engineering OnLine', 'journal': 'BioMedical Engineering OnLine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}