Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Detection of tumor tissue based on the multispectral imaging

  • Polish-Japanese Academy of Information Technology
  • Central Mining Institute

Wyniki badań: Rozdział w książce/raport/materiał konferencyjny › Wkład w konferencję › recenzja

6 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

We have prepared multispectral image database of skin tumor diagnosis. All images have been labeled with two classes - tumor and healthy tissues. We have extracted pixel signatures with their spectral data and class assigning, thus obtained train dataset. Next we have used and evaluated the supervised learning techniques for the purpose of automatic tumor detection. We have tested Naive Bayes, KNN, Multilayer Perceptron, LibSVM, LibLinear, RBFNetwork, ConjuctiveRule, DecisionTable and PART classifiers. We have obtained results on the level of 99% classifier efficiency. We have visualized classification for example images by coloring class regions and verified if they overlap with labeled regions.

Język oryginałuangielski
Tytuł publikacji goszczącejComputer Vision and Graphics - International Conference, ICCVG 2010, Proceedings
Strony325-333
Liczba stron9
EdycjaPART 2
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - 2010
WydarzenieInternational Conference on Computer Vision and Graphics, ICCVG 2010 - Warsaw, Polska
Czas trwania: 20 wrz 2010 → 22 wrz 2010

Seria publikacji

NazwaLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
NumerPART 2
Tom6375 LNCS
ISSN (drukowany)0302-9743
ISSN (elektroniczny)1611-3349

Konferencja

KonferencjaInternational Conference on Computer Vision and Graphics, ICCVG 2010
Kraj/TerytoriumPolska
MiejscowośćWarsaw
Okres20/09/10 → 22/09/10

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Informatyka teoretyczna
  • Informatyka ogólna

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Detection of tumor tissue based on the multispectral imaging”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie