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【24h】

A System for Colorectal Tumor Classification in Magnifying Endoscopic NBI Images

机译：放大内镜NBI图像中的结直肠癌分类系统

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In this paper we propose a recognition system for classifying NBI images of colorectal tumors into three types (A, and C3) of structures of microvessels on the colorectal surface. These types have a strong correlation with histologic diagnosis: hyperplasias (HP), tubular adenomas (TA), and carcinomas with massive submucosal invasion (SM-m). Images are represented by Bag-of-features of the SIFF descriptors densely sampled on a grid, and then classified by an SVM with an REF kernel. A dataset of 907 NBI images were used for experiments with 10-fold cross-validation, and recognition rate of 94.1% were obtained.
机译：本文提出了一种识别系统，用于将结直肠肿瘤的NBI图像分类为结直肠表面上微孔丝结构的三种类型（A和C3）。这些类型具有与组织学诊断的强烈相关性：增生（HP），管状腺瘤（TA）和具有巨大粘膜侵袭（SM-M）的癌症。图像由SIFF描述符的袋子特性表示，在网格上密集地采样，然后由SVM与REF内核进行分类。 907 NBI图像的数据集用于10倍交叉验证的实验，并获得94.1％的识别率。

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