Microcalcifications Detection using PFCM and ANN

Vega Corona, Antonio; Quintanilla Domínguez, Joel; Ojeda Magaña, Benjamín; Cortina Januchs, María Guadalupe; Marcano Cedeño, Alexis Enrique; Ruelas, Rubén y Andina de la Fuente, Diego (2011). Microcalcifications Detection using PFCM and ANN. En: "Third Mexican Conference, MCPR 2011", 29/06/2011 - 02/07/2011, Cancún, México. ISBN 978-3-642-21586-5. pp. 260-268. https://doi.org/10.1007/978-3-642-21587-2_28.

Descripción

Título: Microcalcifications Detection using PFCM and ANN
Autor/es:
  • Vega Corona, Antonio
  • Quintanilla Domínguez, Joel
  • Ojeda Magaña, Benjamín
  • Cortina Januchs, María Guadalupe
  • Marcano Cedeño, Alexis Enrique
  • Ruelas, Rubén
  • Andina de la Fuente, Diego
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: Third Mexican Conference, MCPR 2011
Fechas del Evento: 29/06/2011 - 02/07/2011
Lugar del Evento: Cancún, México
Título del Libro: Pattern Recognition. Lecture Notes in Computer Science
Fecha: 2011
ISBN: 978-3-642-21586-5
Volumen: 6718/2
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

This work presents a method to detect Microcalcifications in Regions of Interest from digitized mammograms. The method is based mainly on the combination of Image Processing, Pattern Recognition and Artificial Intelligence. The Top-Hat transform is a technique based on mathematical morphology operations that, in this work is used to perform contrast enhancement of microcalcifications in the region of interest. In order to find more or less homogeneous regions in the image, we apply a novel image sub-segmentation technique based on Possibilistic Fuzzy c-Means clustering algorithm. From the original region of interest we extract two window-based features, Mean and Deviation Standard, which will be used in a classifier based on a Artificial Neural Network in order to identify microcalcifications. Our results show that the proposed method is a good alternative in the stage of microcalcifications detection, because this stage is an important part of the early Breast Cancer detection

Más información

ID de Registro: 13271
Identificador DC: http://oa.upm.es/13271/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:13271
Identificador DOI: 10.1007/978-3-642-21587-2_28
URL Oficial: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-21587-2_28?LI=true
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 28 Nov 2012 10:26
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 12:36
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