![](/images/graphics-bg.png)
Histopathological Breast Cancer Image Classification by Deep Neural Network Techniques Guided by Local Clustering
المؤلفون المشاركون
Nahid, Abdullah-Al
Mehrabi, Mohamad Ali
Kong, Yinan
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Breast Cancer is a serious threat and one of the largest causes of death of women throughout the world.
The identification of cancer largely depends on digital biomedical photography analysis such as histopathological images by doctors and physicians.
Analyzing histopathological images is a nontrivial task, and decisions from investigation of these kinds of images always require specialised knowledge.
However, Computer Aided Diagnosis (CAD) techniques can help the doctor make more reliable decisions.
The state-of-the-art Deep Neural Network (DNN) has been recently introduced for biomedical image analysis.
Normally each image contains structural and statistical information.
This paper classifies a set of biomedical breast cancer images (BreakHis dataset) using novel DNN techniques guided by structural and statistical information derived from the images.
Specifically a Convolutional Neural Network (CNN), a Long-Short-Term-Memory (LSTM), and a combination of CNN and LSTM are proposed for breast cancer image classification.
Softmax and Support Vector Machine (SVM) layers have been used for the decision-making stage after extracting features utilising the proposed novel DNN models.
In this experiment the best Accuracy value of 91.00% is achieved on the 200x dataset, the best Precision value 96.00% is achieved on the 40x dataset, and the best F-Measure value is achieved on both the 40x and 100x datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Nahid, Abdullah-Al& Mehrabi, Mohamad Ali& Kong, Yinan. 2018. Histopathological Breast Cancer Image Classification by Deep Neural Network Techniques Guided by Local Clustering. BioMed Research International،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124988
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Nahid, Abdullah-Al…[et al.]. Histopathological Breast Cancer Image Classification by Deep Neural Network Techniques Guided by Local Clustering. BioMed Research International No. 2018 (2018), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124988
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Nahid, Abdullah-Al& Mehrabi, Mohamad Ali& Kong, Yinan. Histopathological Breast Cancer Image Classification by Deep Neural Network Techniques Guided by Local Clustering. BioMed Research International. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124988
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1124988
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)