Publicado en 3C Tecnología – Nº6
Autores
Resumen
Este artículo propone un nuevo algoritmo capaz de realizar la detección/clasificación de lesiones patológicas como un todo, combinando parámetros de forma y textura en la formación de vectores de características representativos. La implementación del algoritmo se realizó en MATLAB, el cual fue validado en un conjunto de imágenes de mamografías pertenecientes a la base de datos de dominio público MiniMIAS. Los resultados obtenidos por un conjunto de clasificadores demuestran la efectividad del algoritmo propuesto, así como la calidad de los vectores de características desarrollados.
Abstract
This paper proposes a new algorithm able to carry out the detection/classification of pathological lesions as a whole, combining shape and texture parameters in the formation of representative features vectors. The implementation of the algorithm was carried out in MATLAB, which was validated in a group of mammogram images belonging to the database of public domain MiniMIAS. The obtained results by a group of classifiers, demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, as well as the quality of the developed features vectors.
Artículo
Palabras clave
Forma, textura, vectores de características, clasificadores.
Keywords
Shape, texture, features vectors, classifiers.
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