Neural network based approaches for the classification of colonoscopic images

机译：基于神经网络的结肠镜片图像分类方法

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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一组定量参数的结肠状态分类方法。这可以帮助内窥镜师来早期检测结肠中的异常。通过结肠镜检查捕获的图像进行后续处理和分析，用于提取定量参数，其将输入向量形成为选择用于分类的三种不同的神经网络。三个网络，viz。使用Delta规则的两层训练，一种具有背部agagation学习的多层的感知和自组织网络，并通过所提出的方法获得的结果令人满意。还进行了对三种方法的比较研究，并且观察到自组织网络更适合结肠状态的分类。

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来源
《Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》|1998年||共3页
会议地点
作者
Krishnan S.M.; Yap C.J.; Institute of Electric and Electronic Engineer;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词

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