Lung Nodule Image Classification Based on Local Difference Pattern and Combined Classifier
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a novel lung nodule classification method for low-dose CT images.
The method includes two stages.
First, Local Difference Pattern (LDP) is proposed to encode the feature representation, which is extracted by comparing intensity difference along circular regions centered at the lung nodule.
Then, the single-center classifier is trained based on LDP.
Due to the diversity of feature distribution for different class, the training images are further clustered into multiple cores and the multicenter classifier is constructed.
The two classifiers are combined to make the final decision.
Experimental results on public dataset show the superior performance of LDP and the combined classifier.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mao, Keming& Deng, Zhuofu. 2016. Lung Nodule Image Classification Based on Local Difference Pattern and Combined Classifier. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100057
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mao, Keming& Deng, Zhuofu. Lung Nodule Image Classification Based on Local Difference Pattern and Combined Classifier. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100057
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mao, Keming& Deng, Zhuofu. Lung Nodule Image Classification Based on Local Difference Pattern and Combined Classifier. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100057
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100057
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