Syftet med detta papper var att utveckla en dator assisterad vävnad klassificering (granulering, nekrotisk, och slough) system för kronisk sår (CW) utvärdering med hjälp av medicinsk bildbehandling och statistiska maskininlärning tekniker. De röd-grön-blå (RGB) sårbilder tagna av normal digital kamera först omvandlas till HSI (hue, mättnad, och intensitet) färgrymd och därefter "S" komponenten i HSI färgkanaler valdes eftersom det gav högre kontrast. Sårområden från 6 olika typer av CW segmenterades från hela bilder med hjälp av fuzzy divergens baserad tröskel genom att minimera kanten tvetydighet. En uppsättning färg och texturala funktioner som beskriver granulering, nekrotiska, och slough vävnader i segmenterade sårområdet extraherades med hjälp av olika matematiska tekniker. Slutligen har statistiska inlärningsalgoritmer, nämligen Bayesian klassificering och stöd vektor maskin (SVM), utbildats och testats för sårvävnad klassificering i olika CW bilder. Prestandan för segmenteringsprotokollet för sårområdet validerades ytterligare av sanningsbilder på marken märkta av kliniska experter. Det observerades att SVM med 3:e ordningens polynomkärna gav den högsta noggrannheten, dvs. 86,94 %, 90,47 % och 75,53 %, för klassificering av granulation, slough och nekrotiska vävnader. Den föreslagna automatiserade vävnadsklassificeringstekniken uppnådde den högsta totala noggrannheten, dvs. 87.61 %, med högsta Kappa-statistikvärde (0,793).
Till exempel Mukherjee et al. REF valde S-kanalen för bilden i HANS färgrymd för att beräkna den suddiga divergensen av bilder, och använde tröskelalgoritmen för att segmentera sårbilder.
Automated Tissue Classification Framework for Reproducible Chronic Wound Assessment
{'venue': 'BioMed Research International', 'journal': 'BioMed Research International', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}