Sammanfattning av denna webbsida: Denna artikel presenterar en förlängning av arbetet från vår tidigare studie genom att undersöka användningen av lokala Quinary Mönster (LQP) för klassificering av brösttäthet i mammografier på olika topologier i närområdet. LQP-operatörerna används för att fånga texturegenskaperna hos den fibro-glandulära diskregionen (FGD roi ) i stället för hela bröstområdet som de flesta aktuella studier har gjort. Vi har en multiupplösnings- och multiorienteringsstrategi, undersöker effekterna av olika topologier i grannskapet och väljer dominerande mönster för att maximera texturinformationen. Därefter används klassen Support Vector Machine för att utföra klassificeringen, och ett stratifierat tiofaldigt korsvalideringsschema används för att utvärdera metodens prestanda. Den föreslagna metoden gav konkurrenskraftiga resultat upp till 86,13 % och 82,02 % noggrannhet baserat på 322 och 206 mammogram tagna från Mammographic Image Analysis Society (MIAS) och InBreast dataset, vilket är jämförbart med den senaste tekniken i litteraturen.
Rammun m.fl. I REF föreslogs användning av lokala kvinarmönster (LQP) för klassificering av brösttäthet i mammografier på olika topologier i grannskapet.
Breast Density Classification Using Local Quinary Patterns with Various Neighbourhood Topologies
{'venue': 'J. Imaging', 'journal': 'J. Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}