Abstract-En intelligent dator-stödd diagnossystem kan vara mycket användbart för radiolog i att upptäcka och diagnostisera mikroförkalkningar mönster tidigare och snabbare än typiska screening program. I detta dokument presenterar vi ett system baserat på fuzzy-neural och funktion extraktion tekniker för att upptäcka och diagnostisera mikroförkalkningar mönster i digitala mammografier. Vi har undersökt och analyserat ett antal funktionsextraktion tekniker och funnit att en kombination av tre funktioner, såsom entropi, standardavvikelse, och antal pixlar, är den bästa kombinationen för att skilja en godartad mikroförkalkning mönster från en som är elakartad. En suddig teknik tillsammans med tre funktioner användes för att upptäcka ett mikroförkalkningsmönster och ett neuralt nätverk för att klassificera det i godartad/malignt. Systemet utvecklades på en Windows-plattform. Det är ett lättanvänd intelligent system som ger användaren alternativ för att diagnostisera, upptäcka, förstora, zooma och mäta avstånd i digitala mammografier.
Den studie som återgavs i REF hävdade att entropi, standardavvikelse och antalet pixlar är det bästa sättet att skilja ett godartat mikroförkalkningsmönster från ett malignt.
A computer-aided diagnosis system for digital mammograms based on fuzzy-neural and feature extraction techniques
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}