کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10320627 | 658876 | 2005 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Evaluation of radiological features for breast tumour classification in clinical screening with machine learning methods
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
Computer aided diagnosis - تشخیص کامپیوترMagnetic resonance imaging - تصویربرداری رزونانس مغناطیسیDecision trees - درختان تصمیم گیریBreast cancer - سرطان پستانartificial neural networks - شبکه های عصبی مصنوعیClinical screening - غربالگری بالینیSupport vector machine (SVM) - ماشین بردار پشتیبانی (SVM)Machine learning - یادگیری ماشین
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
It was found that contour and wash-out type (WOT) features determined by the radiologists lead to the best SVM classification results. Although a fast signal uptake in early time-point measurements is an important feature for malignant/benign classification of tumours, our results indicate that the wash-out characteristics might be considered as important.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Artificial Intelligence in Medicine - Volume 34, Issue 2, June 2005, Pages 129-139
Journal: Artificial Intelligence in Medicine - Volume 34, Issue 2, June 2005, Pages 129-139
نویسندگان
Tim W. Nattkemper, Bert Arnrich, Oliver Lichte, Wiebke Timm, Andreas Degenhard, Linda Pointon, Carmel Hayes, Martin O. Leach, The UK MARIBS Breast Screening Study The UK MARIBS Breast Screening Study,