Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Computer-Aided Breast Cancer Diagnosis From Digital Mammograms. Breast Cancer

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Mugahed A. Al-antari and Yasser M. Kadah
ISBN: 9783639763829
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 132
Издательство: Scholars' Press
Цена: 39318 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 147063
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Breast cancer is the uncontrolled growth of abnormal cells that start in the breast. It was and still the most common cancer diagnosed in women worldwide. In this book, Computer-aided detection (CADe) and Computer-aided diagnosis (CADx) systems are developed and applied to the standard MIAS and DDSM databases to distinguish between the different breast tissues. In both CAD systems, regions of interest (ROIs) are selected then a set of 422 features are extracted and normalized. The features selection is performed using statistical methods such as t-test, KS-test and W-test and other methods by using Matlab PR-Toolbox such as SBS, SFS, SFFS and BBS techniques. Then four classifiers used including KNN, SVM, LDA and QDA for classification stage. The proposed systems were evaluated using many indices such as Overall accuracy, Cohen-k factor, Sensitivity, Specificity, PPV, NPV and the Area Under Curve (AUC) of the ROC curves. CADx has the same stages but the output is different where it indicates the likelihood of lesion malignancy. Both CAD systems provided encouraging results. These results were different corresponding to the selection method.
Ключевые слова: Computer-Aided Detection, Computer-aided diagnosis, Cohen-k factor, Peripheral Equalization, Receiver Operator Characteristic Curve