A Novel Hepatocellular Carcinoma Image Classification Method Based on Voting Ranking Random Forests
المؤلفون المشاركون
Yi, Dehui
Xia, Bingbing
Liu, Huiling
Jiang, Huiyan
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposed a novel voting ranking random forests (VRRF) method for solving hepatocellular carcinoma (HCC) image classification problem.
Firstly, in preprocessing stage, this paper used bilateral filtering for hematoxylin-eosin (HE) pathological images.
Next, this paper segmented the bilateral filtering processed image and got three different kinds of images, which include single binary cell image, single minimum exterior rectangle cell image, and single cell image with a size of n ⁎ n .
After that, this paper defined atypia features which include auxiliary circularity, amendment circularity, and cell symmetry.
Besides, this paper extracted some shape features, fractal dimension features, and several gray features like Local Binary Patterns (LBP) feature, Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) feature, and Tamura features.
Finally, this paper proposed a HCC image classification model based on random forests and further optimized the model by voting ranking method.
The experiment results showed that the proposed features combined with VRRF method have a good performance in HCC image classification problem.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xia, Bingbing& Jiang, Huiyan& Liu, Huiling& Yi, Dehui. 2016. A Novel Hepatocellular Carcinoma Image Classification Method Based on Voting Ranking Random Forests. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100086
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xia, Bingbing…[et al.]. A Novel Hepatocellular Carcinoma Image Classification Method Based on Voting Ranking Random Forests. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100086
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xia, Bingbing& Jiang, Huiyan& Liu, Huiling& Yi, Dehui. A Novel Hepatocellular Carcinoma Image Classification Method Based on Voting Ranking Random Forests. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100086
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100086
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