Texture Feature-Based Classification on Transrectal Ultrasound Image for Prostatic Cancer Detection
المؤلفون المشاركون
Du, Yongzhao
Huang, Xiaofu
Chen, Ming
Liu, Peizhong
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Prostate cancer is one of the most common cancers in men.
Early detection of prostate cancer is the key to successful treatment.
Ultrasound imaging is one of the most suitable methods for the early detection of prostate cancer.
Although ultrasound images can show cancer lesions, subjective interpretation is not accurate.
Therefore, this paper proposes a transrectal ultrasound image analysis method, aiming at characterizing prostate tissue through image processing to evaluate the possibility of malignant tumours.
Firstly, the input image is preprocessed by optical density conversion.
Then, local binarization and Gaussian Markov random fields are used to extract texture features, and the linear combination is performed.
Finally, the fused texture features are provided to SVM classifier for classification.
The method has been applied to data set of 342 transrectal ultrasound images obtained from hospitals with an accuracy of 70.93%, sensitivity of 70.00%, and specificity of 71.74%.
The experimental results show that it is possible to distinguish cancerous tissues from noncancerous tissues to some extent.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Xiaofu& Chen, Ming& Liu, Peizhong& Du, Yongzhao. 2020. Texture Feature-Based Classification on Transrectal Ultrasound Image for Prostatic Cancer Detection. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139562
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Xiaofu…[et al.]. Texture Feature-Based Classification on Transrectal Ultrasound Image for Prostatic Cancer Detection. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139562
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Xiaofu& Chen, Ming& Liu, Peizhong& Du, Yongzhao. Texture Feature-Based Classification on Transrectal Ultrasound Image for Prostatic Cancer Detection. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139562
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139562
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