Breast cancer detection system based oncomprehensive wavelet features of mammogram images and neural network
المؤلف
المصدر
ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences
العدد
المجلد 27، العدد 6 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 47-58، 12ص.
الناشر
جامعة صلاح الدين قسم النشر العلمي
تاريخ النشر
2015-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The diagnosis system of mammogram images of breast cancer mainly consists of image preprocessing which includes image enhancement and image deionizing feature extraction, and classification.
The feature extraction plays a very important role in breast cancer classification system.
This paper is presented the comprehensive statistical texture feature extraction method uses Haar DWT.
The proposed algorithm calculates max and min medians as well as the standard deviation and average of detail images obtained from wavelet filters, then comes by feature vectors and attempts to classify the given mammogram using a probabilistic neural network with a single hidden layer.
In this study along with the proposal of using median of optimum points as the basic feature and its comparison with the rest of the statistical features in the wavelet field, the relational advantages of Haar wavelet is investigated.
This method has been experimented on a number of malignant and benign mammogram.
The experimentation shows that proposed method improves the performance.
Amongst the other advantages, high speed and low calculating load are prominent because it does not involveimage segmentation, hence reduce computational complexity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yaba, Sardar P.. 2015. Breast cancer detection system based oncomprehensive wavelet features of mammogram images and neural network. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences،Vol. 27, no. 6, pp.47-58.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-656673
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yaba, Sardar P.. Breast cancer detection system based oncomprehensive wavelet features of mammogram images and neural network. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences Vol. 27, no. 6 (2015), pp.47-58.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-656673
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yaba, Sardar P.. Breast cancer detection system based oncomprehensive wavelet features of mammogram images and neural network. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences. 2015. Vol. 27, no. 6, pp.47-58.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-656673
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 58
رقم السجل
BIM-656673
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