Abstract-Good resultat på bildklassificering och hämtning med hjälp av stöd vektor maskiner (SVM) med lokala binära mönster (LBP) som funktioner har rapporterats i stor utsträckning i litteraturen där en hel bild hämtas eller klassificeras. Vid medicinsk avbildning kan däremot inte alla delar av bilden vara lika betydelsefulla eller relevanta för den app för bildsökning som finns till hands. Till exempel, i lungröntgen bild, lungregionen kan innehålla en tumör, vilket är mycket betydande medan det omgivande området inte innehåller betydande information ur medicinsk diagnos perspektiv. I detta dokument föreslår vi att man ska upptäcka framträdande bildregioner under utbildningen och lägga ihop data för att minska effekten av irrelevanta regioner. Till följd av detta kommer mindre bildområden att användas för beräkning av LBP-funktioner och följaktligen klassificering av SVM. Vi använder IRMA 2009 dataset med 14.410 röntgenbilder för att verifiera resultatet av det föreslagna tillvägagångssättet. Resultaten visar fördelarna med lönebaserad vikningsmetod som ger jämförbara klassificeringsnoggrannheter med toppmoderna men uppvisar lägre beräkningskostnader och lagringskrav, faktorer som är mycket viktiga för analys av stora data.
Nyligen har Camlica et al. föreslagit ett CBMIR-system med lokalt binärt mönster (LBP) och SVM REF.
Medical Image Classification via SVM using LBP Features from Saliency-Based Folded Data
{'venue': '2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'journal': '2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}