Abstract-Vi presenterar en strategi för upptäckt av tumörer i kolonoskopisk video. Det är baserat på en ny färg funktion extraktionsschema för att representera de olika regionerna i ramsekvensen. Detta system är byggt på den vågformade nedbrytningen. De funktioner som kallas färg wavelet covariance (CWC) är baserade på kovariances av andra ordningens texturala åtgärder och en optimal delmängd av dem föreslås efter tillämpning av en urvalsalgoritm. Det föreslagna tillvägagångssättet stöds av ett linjärt analysförfarande (LDA) för karakterisering av bildregionerna längs videoramarna. Hela metoden har tillämpats på verkliga datauppsättningar av färgkoloskopiska videor. Prestanda vid upptäckt av onormala koloniska regioner motsvarande adenomatösa polyper har uppskattats hög, når 97% specificitet och 90% känslighet.
En teknik som presenteras av Karkanis et al. är baserad på wavelet sönderdelning för att erhålla färg wavelet covariance funktioner i den andra ordningen texturala åtgärder i en endoskopisk video REF.
Computer-aided tumor detection in endoscopic video using color wavelet features
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}