Neural network based approaches for the classification of colonoscopic images

机译：基于神经网络的结肠镜图像分类方法

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A new method of colon status classification based on a set of quantitative parameters extracted from colonoscopic images is proposed. This can assist endoscopists for the early detection of abnormalities in the colon. Images captured by colonoscopic procedure are subjected to subsequent processing and analysis for the extraction of quantitative parameters, which form the input vectors to the three different neural networks selected for classification of colon. The three networks, viz. a two-layer perceptron trained with delta rule, a multilayer perceptron with backpropagation learning and a self-organising network, are used and the results obtained by the proposed methods are satisfactory. A comparative study of the three methods is also performed and it is observed that the self-organising network is more appropriate for the classification of colon status.

机译：提出了一种基于从结肠镜图像中提取的定量参数集的结肠状态分类的新方法。这可以协助内镜医师及早发现结肠异常。通过结肠镜检查过程捕获的图像经过后续处理和分析，以提取定量参数，这些定量参数形成了为结肠分类所选择的三个不同神经网络的输入向量。这三个网络，即。使用了由三角法则训练的两层感知器，具有反向传播学习能力的多层感知器和自组织网络，通过所提出的方法获得的结果是令人满意的。还对这三种方法进行了比较研究，发现自组织网络更适合于结肠状态的分类。

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来源
《Engineering in Medicine and Biology Society, 1998. Proceedings of the 20th Annual International Conference of the IEEE》|1998年|P.1678-1680|共3页
会议地点
作者
Krishnan; S.M.; Yap; C.J.;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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