کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4970264 | 1365307 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The classification of endoscopy images with persistent homology
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی تصاویر آندوسکوپی با هماهنگی پایدار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
اندوسکوپی، تشخیص خودکار پردازش تصویر، توپولوژی محاسباتی، هماهنگی پایدار، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Aiming at the automatic diagnosis of tumors using narrow band imaging (NBI) magnifying endoscopic (ME) images of the stomach, we combine methods from image processing, topology, geometry, and machine learning to classify patterns into three classes: oval, tubular and irregular. Training the algorithm on a small number of images of each type, we achieve a high rate of correct classifications. The analysis of the learning algorithm reveals that a handful of geometric and topological features are responsible for the overwhelming majority of decisions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 83, Part 1, 1 November 2016, Pages 13-22
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 83, Part 1, 1 November 2016, Pages 13-22
نویسندگان
Olga Dunaeva, Herbert Edelsbrunner, Anton Lukyanov, Michael Machin, Daria Malkova, Roman Kuvaev, Sergey Kashin,