Abstract-Den tidiga upptäckten av bröstcancer gör att många kvinnor överlever. I detta dokument föreslås ett CAD-system som klassificerar bröstcancertermogram till normalt och onormalt. Detta tillvägagångssätt består av två huvudfaser: automatisk segmentering och klassificering. För den tidigare fasen föreslogs en förbättrad segmenteringsmetod baserad på både Neutrosophic set (NS) och optimerad Fast Fuzzy c-mean (F-FCM). Dessutom föreslogs efter-segmentering processen för att segmentera bröst parenkyma (dvs. ROI) från termogram bilder. För klassificeringen användes olika kärnfunktioner hos Support Vector Machine (SVM) för att klassificera bröstparenkyma i normala eller onormala fall. Med hjälp av referensdatabas utvärderades det föreslagna CAD-systemet baserat på precision, återkallande och noggrannhet samt en jämförelse med relaterat arbete. De experimentella resultaten visade att vårt system skulle vara ett mycket lovande steg mot automatisk diagnos av bröstcancer med termogram när noggrannheten nådde 100%.
Gaber m.fl. REF föreslog en automatisk segmentering och sedan klassificering av normala och onormala bröst.
Thermogram breast cancer prediction approach based on Neutrosophic sets and fuzzy c-means algorithm
{'venue': '2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'journal': '2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}