Abstrakt. Vi studerade effektiviteten av att använda textur funktioner som härrör från rumslig grå nivå beroende (SOLD) matriser för klassificering av massor och n o d bröstvävnad på mammogram. Ett hundra sextioåtta områden av intresse (~01s) innehållande biopsiproven massor och 504 ROE som innehåller normal bröstvävnad extraherades från digitaliserade mammografier för denna studie. Åtta funktioner beräknades för varje nr!. Varje feahms oklanderlighet i att skilja massorna från den normala vävnaden bestämdes genom stegvis linjär diskriminantanalys. Den metod som användes för att bedöma klassificeringsnoggrannheten användes för att bedöma mottagarens verksamhetsegenskaper (ROC). Vi undersökte beroendet av klassificeringsnoggrannheten på ingångsegenskaperna och pixelavståndet och bitdjupet i konstruktionen av SOW-matriserna. Det konstaterades att fem av texturdetaljerna var viktiga för klassificeringen. Beroendet av klassificeringsnoggrannhet på avstånd och bitdjup var svagt för avstånd större än 12 pixlar och bitdjup större än sju bitar. Genom att slumpmässigt och jämnt dela in data i WO-grupper. klassifieraren har utbildats och testats på oberoende d a h-uppsättningar. Klassifieraren uppnådde en genomsnittlig area under ROC-kurvan, A, på 0,84 under träningen och 0,82 under provningen. Resultaten demonstrerar genomförbarheten av att använda linjära diskriminanta analyser i thttexture funktionen utrymme för klassificering av sanna och falska upptäckter av massor på mammografier i ett datorstödd diagnossystem.
Chan och Al. I REF studerades betydelsen av texturfunktioner som härletts från GLCM-matrisen för klassificering av massa.
Computer-aided classification of mammographic masses and normal tissue: linear discriminant analysis in texture feature space
{'venue': 'Physics in medicine and biology', 'journal': 'Physics in medicine and biology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}