Automatic Extraction of Appendix from Ultrasonography with Self-Organizing Map and Shape-Brightness Pattern Learning
المؤلفون المشاركون
Kim, Kwang Baek
Park, Hyun Jun
Song, Doo Heon
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate diagnosis of acute appendicitis is a difficult problem in practice especially when the patient is too young or women in pregnancy.
In this paper, we propose a fully automatic appendix extractor from ultrasonography by applying a series of image processing algorithms and an unsupervised neural learning algorithm, self-organizing map.
From the suggestions of clinical practitioners, we define four shape patterns of appendix and self-organizing map learns those patterns in pixel clustering phase.
In the experiment designed to test the performance for those four frequently found shape patterns, our method is successful in 3 types (1 failure out of 45 cases) but leaves a question for one shape pattern (80% correct).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Kwang Baek& Song, Doo Heon& Park, Hyun Jun. 2016. Automatic Extraction of Appendix from Ultrasonography with Self-Organizing Map and Shape-Brightness Pattern Learning. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098040
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Kwang Baek…[et al.]. Automatic Extraction of Appendix from Ultrasonography with Self-Organizing Map and Shape-Brightness Pattern Learning. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098040
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Kwang Baek& Song, Doo Heon& Park, Hyun Jun. Automatic Extraction of Appendix from Ultrasonography with Self-Organizing Map and Shape-Brightness Pattern Learning. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098040
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1098040
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