A Five-Level Wavelet Decomposition and Dimensional Reduction Approach for Feature Extraction and Classification of MR and CT Scan Images
المؤلفون المشاركون
Srivastava, Varun
Purwar, Ravindra Kumar
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a two-dimensional wavelet based decomposition algorithm for classification of biomedical images.
The two-dimensional wavelet decomposition is done up to five levels for the input images.
Histograms of decomposed images are then used to form the feature set.
This feature set is further reduced using probabilistic principal component analysis.
The reduced set of features is then fed into either K nearest neighbor algorithm or feed-forward artificial neural network, to classify images.
The algorithm is compared with three other techniques in terms of accuracy.
The proposed algorithm has been found better up to 3.3%, 12.75%, and 13.75% on average over the first, second, and third algorithm, respectively, using KNN and up to 6.22%, 13.9%, and 14.1% on average using ANN.
The dataset used for comparison consisted of CT Scan images of lungs and MR images of heart as obtained from different sources.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Srivastava, Varun& Purwar, Ravindra Kumar. 2017. A Five-Level Wavelet Decomposition and Dimensional Reduction Approach for Feature Extraction and Classification of MR and CT Scan Images. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121477
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Srivastava, Varun& Purwar, Ravindra Kumar. A Five-Level Wavelet Decomposition and Dimensional Reduction Approach for Feature Extraction and Classification of MR and CT Scan Images. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121477
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Srivastava, Varun& Purwar, Ravindra Kumar. A Five-Level Wavelet Decomposition and Dimensional Reduction Approach for Feature Extraction and Classification of MR and CT Scan Images. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121477
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121477
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