論文の概要: Features based Mammogram Image Classification using Weighted Feature
Support Vector Machine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09300v1
- Date: Sat, 19 Sep 2020 21:28:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-16 20:54:34.566274
- Title: Features based Mammogram Image Classification using Weighted Feature
Support Vector Machine
- Title（参考訳）: 重み付き特徴支援ベクターマシンを用いた特徴量に基づくマンモグラム画像分類
- Authors: S. Kavitha, K.K. Thyagharajan
- Abstract要約: 重み付き特徴支援ベクトルマシン(WFSVM)を用いて乳房組織型の自動分類を良性または悪性とみなす。
この分析によると、テクスチャ機能はWFSVMやSVMの他の機能よりも精度が高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the existing research of mammogram image classification, either clinical
data or image features of a specific type is considered along with the
supervised classifiers such as Neural Network (NN) and Support Vector Machine
(SVM). This paper considers automated classification of breast tissue type as
benign or malignant using Weighted Feature Support Vector Machine (WFSVM)
through constructing the precomputed kernel function by assigning more weight
to relevant features using the principle of maximizing deviations. Initially,
MIAS dataset of mammogram images is divided into training and test set, then
the preprocessing techniques such as noise removal and background removal are
applied to the input images and the Region of Interest (ROI) is identified. The
statistical features and texture features are extracted from the ROI and the
clinical features are obtained directly from the dataset. The extracted
features of the training dataset are used to construct the weighted features
and precomputed linear kernel for training the WFSVM, from which the training
model file is created. Using this model file the kernel matrix of test samples
is classified as benign or malignant. This analysis shows that the texture
features have resulted in better accuracy than the other features with WFSVM
and SVM. However, the number of support vectors created in WFSVM is less than
the SVM classifier.
- Abstract（参考訳）: マンモグラム画像分類の既存の研究では、ニューラルネットワーク(NN)やサポートベクトルマシン(SVM)などの教師付き分類器とともに、特定のタイプの臨床データまたは画像の特徴が考慮されている。
本稿では,乳房組織型を重み付き特徴支持ベクターマシン (wfsvm) を用いて良性または悪性と自動分類し, 偏差を最大化する原理を用いて, 関連する特徴に重みを割り当てることにより, 予め計算された核機能を構築する。
当初、マンモグラム画像のMIASデータセットをトレーニングとテストセットに分割し、入力画像にノイズ除去やバックグラウンド除去などの前処理技術を適用し、関心領域(ROI)を特定する。
ROIから統計的特徴とテクスチャ的特徴を抽出し、そのデータセットから直接臨床特徴を得る。
トレーニングデータセットの抽出した特徴を用いて、重み付けされた特徴と、トレーニングモデルファイルを生成するWFSVMをトレーニングするための事前計算された線形カーネルを構築する。
このモデルファイルを使用すると、テストサンプルのカーネルマトリックスは良性または悪性に分類される。
この分析によると、テクスチャ機能はWFSVMやSVMの他の機能よりも精度が高い。
しかしながら、WFSVMで生成されたサポートベクトルの数は、SVM分類器よりも少ない。
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