![](/images/graphics-bg.png)
Automatic Classification of Normal and Cancer Lung CT Images Using Multiscale AM-FM Features
المؤلفون المشاركون
Magdy, Eman
Zayed, Nourhan
Fakhr, Mahmoud
المصدر
International Journal of Biomedical Imaging
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-09-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Computer-aided diagnostic (CAD) systems provide fast and reliable diagnosis for medical images.
In this paper, CAD system is proposed to analyze and automatically segment the lungs and classify each lung into normal or cancer.
Using 70 different patients’ lung CT dataset, Wiener filtering on the original CT images is applied firstly as a preprocessing step.
Secondly, we combine histogram analysis with thresholding and morphological operations to segment the lung regions and extract each lung separately.
Amplitude-Modulation Frequency-Modulation (AM-FM) method thirdly, has been used to extract features for ROIs.
Then, the significant AM-FM features have been selected using Partial Least Squares Regression (PLSR) for classification step.
Finally, K -nearest neighbour ( K NN), support vector machine (SVM), naïve Bayes, and linear classifiers have been used with the selected AM-FM features.
The performance of each classifier in terms of accuracy, sensitivity, and specificity is evaluated.
The results indicate that our proposed CAD system succeeded to differentiate between normal and cancer lungs and achieved 95% accuracy in case of the linear classifier.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Magdy, Eman& Zayed, Nourhan& Fakhr, Mahmoud. 2015. Automatic Classification of Normal and Cancer Lung CT Images Using Multiscale AM-FM Features. International Journal of Biomedical Imaging،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065277
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Magdy, Eman…[et al.]. Automatic Classification of Normal and Cancer Lung CT Images Using Multiscale AM-FM Features. International Journal of Biomedical Imaging No. 2015 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065277
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Magdy, Eman& Zayed, Nourhan& Fakhr, Mahmoud. Automatic Classification of Normal and Cancer Lung CT Images Using Multiscale AM-FM Features. International Journal of Biomedical Imaging. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065277
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1065277
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)