Using logistic regression to distinguish between fatty and fibroid masses in medical imaging (ultrasound image)
المؤلف
المصدر
ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences
العدد
المجلد 28، العدد 5 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2016)، ص ص. 193-201، 9ص.
الناشر
جامعة صلاح الدين قسم النشر العلمي
تاريخ النشر
2016-10-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
العلوم الطبيعية والحياتية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
Medical image analysis has great significance in the field of medicine, especially in non-invasive and clinical studies.
Medical imaging techniques and it analysis tools enable the physicians and Radiologists to reach at a specific diagnosis .In this study has been studying the link between (statistical model ,Computer vision and medical images) using the application binary logistic model to analyze medical imaging (Ultrasound image for breast), for distinguishing between shape of mass (Fatty & Fibroid) through selecting regions of interest (ROI) of the mass, and by extracting statistical and geometric measurements ( Mean, Standard Deviation, Circle, Solidity,…..), best logistic model was able to be estimated which is composed of significance parameters (Integrated Density, Median, Skew, Kurt), Then, It was reached a good percentage of the classification and distinction between (Fibroid) and (Fatty) masses (85.7% vs.
82.9%) with the total percentage of classification equal to 84.4
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahmad, Rizgar M.. 2016. Using logistic regression to distinguish between fatty and fibroid masses in medical imaging (ultrasound image). ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences،Vol. 28, no. 5, pp.193-201.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-756719
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ahmad, Rizgar M.. Using logistic regression to distinguish between fatty and fibroid masses in medical imaging (ultrasound image). ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences Vol. 28, no. 5 (2016), pp.193-201.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-756719
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahmad, Rizgar M.. Using logistic regression to distinguish between fatty and fibroid masses in medical imaging (ultrasound image). ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences. 2016. Vol. 28, no. 5, pp.193-201.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-756719
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 200-201
رقم السجل
BIM-756719
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