En ny metod för automatisk funktionsextraktion från biomedicinska bilder och efterföljande klassificering presenteras. Metoden utnyttjar den rumsliga orienteringen för högfrekvent texturala egenskaper hos den bearbetade bilden som bestäms av en tvåstegsprocess. För det första tillämpas den tvådimensionella diskreta vågettransform (DWT) för att få HH högfrekvent delbandsbild. Därefter appliceras en Gabor filterbank på den senare vid olika frekvenser och rumsliga orienteringar för att få en ny Gabor-filtrerad bild vars entropi och enhetlighet beräknas. Slutligen, den erhållna statistiken matas till en stöd vektor maskin (SVM) binär klassificerare. Tillvägagångssättet validerades på mammografier, näthinne- och hjärnmagnetisk resonans (MR) bilder. Den erhållna klassificeringsnoggrannheten visar bättre prestanda jämfört med vanliga metoder som endast använder DWT- eller Gaborfilterbankerna för funktionsutvinning.
Lahmiri och Boukadoum REF utvecklade en ny metod för automatisk funktioner extraktion från biomedicinska bilder med hjälp av wavelet-funktioner och Gabor-filtret med olika frekvenser och rumsliga orienteringar.
Hybrid Discrete Wavelet Transform and Gabor Filter Banks Processing for Features Extraction from Biomedical Images
{'venue': 'Journal of medical engineering', 'journal': 'Journal of medical engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}