• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of innovative optical health sciences >BINARY TISSUE CLASSIFICATION STUDIES ON RESECTED HUMAN BREAST TISSUES USING OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY IMAGES
【24h】

BINARY TISSUE CLASSIFICATION STUDIES ON RESECTED HUMAN BREAST TISSUES USING OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY IMAGES

机译：光学相干断层扫描图像对人乳腺切除组织的二元组织分类研究

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

We report the results of a comparative study of Fourier domain analysis (FDA) and texture analysis (TA) of optical coherence tomography (OCT) images of resected human breast tissues for binary classification between normal-abnormal classes and benign-malignant classes. With the incorporation of Fisher linear discriminant analysis (FLDA) in TA for feature extraction, the TA-based algorithm provided improved diagnostic performance as compared to the FDAbased algorithm in discriminating OCT images corresponding to breast tissues with three different pathologies. The specificity and sensitivity values obtained for normal-abnormal classification were both 100%, whereas they were 90% and 85%, respectively for benign-malignant classification.
机译：我们报告比较切除的人的乳房组织的光学相干断层扫描（OCT）图像的傅里叶域分析（FDA）和质地分析（TA）的比较研究结果，用于正常异常类别和良恶性类别之间的二进制分类。通过将Fisher线性判别分析（FLDA）合并到TA中以进行特征提取，与基于FDA的算法相比，基于TA的算法在区分对应于具有三种不同病变的乳腺组织的OCT图像时提供了更高的诊断性能。正常-异常分类获得的特异性和敏感性值均为100％，而良恶性分类分别为90％和85％。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号