![](/images/graphics-bg.png)
A New Approach for Clustered MCs Classification with Sparse Features Learning and TWSVM
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In digital mammograms, an early sign of breast cancer is the existence of microcalcification clusters (MCs), which is very important to the early breast cancer detection.
In this paper, a new approach is proposed to classify and detect MCs.
We formulate this classification problem as sparse feature learning based classification on behalf of the test samples with a set of training samples, which are also known as a “vocabulary” of visual parts.
A visual information-rich vocabulary of training samples is manually built up from a set of samples, which include MCs parts and no-MCs parts.
With the prior ground truth of MCs in mammograms, the sparse feature learning is acquired by the l P -regularized least square approach with the interior-point method.
Then we designed the sparse feature learning based MCs classification algorithm using twin support vector machines (TWSVMs).
To investigate its performance, the proposed method is applied to DDSM datasets and compared with support vector machines (SVMs) with the same dataset.
Experiments have shown that performance of the proposed method is more efficient or better than the state-of-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xin-Sheng. 2014. A New Approach for Clustered MCs Classification with Sparse Features Learning and TWSVM. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051808
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xin-Sheng. A New Approach for Clustered MCs Classification with Sparse Features Learning and TWSVM. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051808
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xin-Sheng. A New Approach for Clustered MCs Classification with Sparse Features Learning and TWSVM. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051808
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051808
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)