Statistical Analysis of Haralick Texture Features to Discriminate Lung Abnormalities
المؤلفون المشاركون
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
2015-10-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The Haralick texture features are a well-known mathematical method to detect the lung abnormalities and give the opportunity to the physician to localize the abnormality tissue type, either lung tumor or pulmonary edema.
In this paper, statistical evaluation of the different features will represent the reported performance of the proposed method.
Thirty-seven patients CT datasets with either lung tumor or pulmonary edema were included in this study.
The CT images are first preprocessed for noise reduction and image enhancement, followed by segmentation techniques to segment the lungs, and finally Haralick texture features to detect the type of the abnormality within the lungs.
In spite of the presence of low contrast and high noise in images, the proposed algorithms introduce promising results in detecting the abnormality of lungs in most of the patients in comparison with the normal and suggest that some of the features are significantly recommended than others.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zayed, Nourhan& Elnemr, Heba A.. 2015. Statistical Analysis of Haralick Texture Features to Discriminate Lung Abnormalities. International Journal of Biomedical Imaging،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065278
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zayed, Nourhan& Elnemr, Heba A.. Statistical Analysis of Haralick Texture Features to Discriminate Lung Abnormalities. International Journal of Biomedical Imaging No. 2015 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065278
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zayed, Nourhan& Elnemr, Heba A.. Statistical Analysis of Haralick Texture Features to Discriminate Lung Abnormalities. International Journal of Biomedical Imaging. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065278
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1065278
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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