Globalt sett är livmoderhalscancer den fjärde vanligaste cancer som drabbar kvinnor. Det kan dock behandlas framgångsrikt om det upptäcks i ett tidigt skede. Pap-utstryket är ett bra verktyg för inledande screening av livmoderhalscancer, men det finns en risk för fel på grund av mänskliga misstag. Dessutom är processen tröttsam och tidskrävande. Syftet med denna studie var att minska risken för misstag genom att automatisera processen för cervixcancer klassificering från Pap utstryk bilder. I denna forskning, kontrast lokala adaptiva histogram utjämning användes för bildförbättring. Cellsegmentering uppnåddes genom en Trainable Weka Segmentation klassificerare, och en sekventiell eliminering metod användes för skräpavstötning. Val av funktioner uppnåddes med hjälp av simulerad glödgning integrerad med ett omslagsfilter, medan klassificering uppnåddes med hjälp av en fuzzy c-means algoritm. Utvärderingen av klassificeringen gjordes på tre olika datauppsättningar (encellsbilder, flera cellbilder och pappersutstryksbilder från en patologisk enhet). En total klassificeringsnoggrannhet, känslighet och specificitet på 98,88 %, 99,28 % och 97,47 %, 97,64 %, 98,08 % och 97,16 % respektive 96,80 %, 98,40 % respektive 95,20 % erhölls för varje datauppsättning. Den högre noggrannheten och känsligheten hos klassificeringsapparaten tillskrevs robustheten hos den funktionsvalsmetod som användes för att välja cellfunktioner som skulle förbättra klassificeringsprestandan och antalet kluster som användes vid defuzzifiering och klassificering. Den utvärdering och testning som genomfördes bekräftade den metod som använts, som bygger på antagandet att valet av framträdande egenskaper inbäddar tillräcklig diskriminerande information som leder till en ökning av noggrannheten i klassificeringen av livmoderhalscancer. Resultaten visar att metoden överträffar många av de befintliga algoritmerna i termer av falsk negativ frekvens (0,72%), falsk positiv frekvens (2,53%) och klassificeringsfel (1,12%) när den tillämpas på DTU/Herlev-riktmärket Pap-utstryksdata. Det tillvägagångssätt som beskrivs i detta dokument är tillämpligt på många smutsanalyssystem, men är särskilt relevant för lågkostnadssystem som bör vara till stor nytta för utvecklingsekonomierna.
William och Al. REF presenterade en Trainable Weka Segmentation classifier för cellsegmentering och en förbättrad fuzzy C-means algoritm för att klassificera cervikala celler.
Cervical cancer classification from Pap-smears using an enhanced fuzzy C-means algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Informatics in Medicine Unlocked', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}