En viktig metod för att beskriva en region är att kvantifiera dess strukturinnehåll. I detta papper används funktioner för att beräkna textur baserat på statistiska mått.MPM (Maximering av de bakre marginalerna) algoritm används.Den segmentering baserad på textur funktion skulle klassificera bröstvävnaden under olika kategorier. Algoritmen utvärderar mammogrambildens regionala egenskaper och klassificerar därmed bilden i viktiga segment.Bilder från mini-MIAS databas (Mammogram Image Analysis Society database(UK)) har ansetts utföra våra experiment. Den segmentering som sålunda erhålls är jämförelsevis bättre än de andra normala metoderna.Valideringen av arbetet har gjorts genom visuell granskning av den segmenterade bilden av en expert radiolog.Detta är vårt grundläggande steg för att utveckla ett datorstödd detektionssystem (CAD) för tidig upptäckt av bröstcancer.
Sheshadri m.fl. införde användning av funktioner för beräkning av struktur baserat på statistiska åtgärder REF.
Detection of breast cancer by mammogram image segmentation
{'venue': 'Journal of cancer research and therapeutics', 'journal': 'Journal of cancer research and therapeutics', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}