Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: image texture analysis

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The construction of the feature vector in the diagnosis of sarcoidosis based on the fractal analysis of CT chest images

Omiotek Zbigniew, Prokop Paweł

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

2019

T. 9, nr 2

16--23

CT images corresponding to the cross-sections of the patients’ upper torso were analysed. The data set included the healthy class and 3 classes of cases affected by sarcoidosis. It was a state involving only the trachea – Sick(1), a state including trachea and lung parenchyma – Sick(2) and a state involving only lung parenchyma – Sick(3). Based on a fractal analysis and a feature selection by linear stepwise regression, 4 descriptors were obtained, which were later used in the classification process. These were 2 fractal dimensions calculated by the variation and box counting methods, lacunarity calculated also with the box counting method and the intercept parameter calculated using the power spectral density method. Two descriptors were obtained as a result of a gray image analysis, and 2 more were the effect of a binary image analysis. The effectiveness of the descriptors was verified using 8 popular classification methods. In the process of classifier testing, the overall classification accuracy was 90.97%, and the healthy cases were detected with the accuracy of 100%. In turn, the accuracy of recognition of the sick cases was: Sick(1) – 92.50%, Sick(2) – 87.50% and Sick(3) – 90.00%. In the classification process, the best results were obtained with the support vector machine and the naive Bayes classifier. The results of the research have shown the high efficiency of a fractal analysis as a tool for the feature vector extraction in the computer aided diagnosis of sarcoidosis.

Przeprowadzono analizę obrazów CT górnej części tułowia pacjentów. Zbiór danych zawierał klasę pacjentów zdrowych i 3 klasy przypadków dotkniętych sarkoidozą. Był to stan obejmujący tylko tchawicę – Sick(1), stan obejmujący tchawicę i miąższ płucny – Sick(2) i stan obejmujący tylko miąższ płucny – Sick(3). Na podstawie analizy fraktalnej oraz selekcji cech metodą liniowej regresji krokowej otrzymano 4 deskryptory, które później wykorzystano w procesie klasyfikacji. Były to 2 wymiary fraktalne obliczone za pomocą metod variation i box counting, lakunarność obliczona również za pomocą metody box counting oraz parametr intercept obliczony za pomocą metody widmowej gęstości mocy. W wyniku analizy obrazu szarego otrzymano 2 deskryptory, a 2 kolejne były efektem analizy obrazu binarnego. Skuteczność deskryptorów zweryfikowano za pomocą 8 popularnych metod klasyfikacji. W procesie testowania klasyfikatorów, ogólna dokładność klasyfikacji wyniosła 90,97%, a przypadki zdrowe wykryto z dokładnością 100%. Z kolei, dokładność rozpoznania przypadków chorych była następująca: Sick(1) – 92,50%, Sick(2) – 87,50% i Sick(3) – 90,00%. W procesie klasyfikacji, najlepsze wyniki uzyskano za pomocą maszyny wektorów nośnych i naiwnego klasyfikatora Bayesa. Wyniki badań pokazały wysoką skuteczność analizy fraktalnej jako narzędzia do ekstrakcji wektora cech w komputerowej diagnostyce sarkoidozy.

Metody analizy obrazu – analiza obrazu mammograficznego na podstawie cech wyznaczonych z tekstury

Lazarek J.

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

2013

nr 4

10--13

W artykule przedstawiono analizę możliwości zastosowania cech wyznaczanych z tekstury do klasyfikacji wykrytych, na obrazie mammograficznym, obszarów zainteresowania – jako obszarów niezmienionych lub zmienionych chorobowo. Cechy tekstury wyznaczono na podstawie histogramu, macierzy gradientu, macierzy długości pasm oraz macierzy zdarzeń. Klasyfikację przeprowadzono z wykorzystaniem klasyfikatora k-NN. W wyniku przeprowadzonych eksperymentów poprawnie rozpoznano wszystkie zmienione chorobowo próbki.

This paper presents an analysis of the possibility of using textural features for mammographic images classification. Textural features are calculated base on histogram, gradient matrix, run-length matrix, co-occurence matrix. Classification is based on k-NN classifier, the regions of interest can be classified as normal or abnormal. Results of some experiments are presented. All of abnormal regions were classified correctly.