Selection of Spatiotemporal Features in Breast MRI to Differentiate between Malignant and Benign Small Lesions Using Computer-Aided Diagnosis
المؤلفون المشاركون
Meyer-Baese, U.
Plant, Claudia
Schlossbauer, T.
Meyer-Baese, Anke
Steinbruecker, F.
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-07-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Automated detection and diagnosis of small lesions in breast MRI represents a challenge for the traditional computer-aided diagnosis (CAD) systems.
The goal of the present research was to compare and determine the optimal feature sets describing the morphology and the enhancement kinetic features for a set of small lesions and to determine their diagnostic performance.
For each of the small lesions, we extracted morphological and dynamical features describing both global and local shape, and kinetics behavior.
In this paper, we compare the performance of each extracted feature set for the differential diagnosis of enhancing lesions in breast MRI.
Based on several simulation results, we determined the optimal feature number and tested different classification techniques.
The results suggest that the computerized analysis system based on spatiotemporal features has the potential to increase the diagnostic accuracy of MRI mammography for small lesions and can be used as a basis for computer-aided diagnosis of breast cancer with MR mammography.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Steinbruecker, F.& Meyer-Baese, Anke& Plant, Claudia& Schlossbauer, T.& Meyer-Baese, U.. 2012. Selection of Spatiotemporal Features in Breast MRI to Differentiate between Malignant and Benign Small Lesions Using Computer-Aided Diagnosis. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508136
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Steinbruecker, F.…[et al.]. Selection of Spatiotemporal Features in Breast MRI to Differentiate between Malignant and Benign Small Lesions Using Computer-Aided Diagnosis. Advances in Artificial Neural Systems No. 2012 (2012), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508136
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Steinbruecker, F.& Meyer-Baese, Anke& Plant, Claudia& Schlossbauer, T.& Meyer-Baese, U.. Selection of Spatiotemporal Features in Breast MRI to Differentiate between Malignant and Benign Small Lesions Using Computer-Aided Diagnosis. Advances in Artificial Neural Systems. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508136
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-508136
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