Medicina Interna: Acesso Aberto
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Abstrato

Uma abordagem de aprendizagem supervisionada para classificação de recuperação de imagens médicas

Ranjana Battur*, Jagadisha N

O avanço na engenharia biomédica tem sido significativo para a indústria médica ou de saúde. No entanto, ele enfrenta problemas como como pode ser aplicado à medicina e biologia para aspectos de saúde. Recentemente, avanços rápidos de programação e inovação de equipamentos simplificaram a questão de manter acumulações de imagens benéficas. Elementos visuais como sombreamento, forma e composição são atualizados para recuperação de imagens. Estratégias convencionais para indexação de imagens não foram demonstradas nem razoáveis ​​nem eficazes em relação ao espaço e tempo, então isso desencadeou o avanço da nova abordagem. Um novo conceito chamado Content Based Image Retrieval (CBIR) é benéfico para os diferentes tipos de imagens médicas com modalidades de imagem diferentes, áreas anatômicas com diversas direções e esquemas biológicos é projetado. A classificação da recuperação de imagens médicas é a principal preocupação para o grupo de imagens médicas. Portanto, o classificador Support Vector Machine (SVM) pode ser favorável para agrupar a previsão de consulta e imagens de banco de dados com base na correspondência de similaridade. É muito difícil detectar os recursos das imagens comparadas de forma eficaz para todos os diferentes tipos de consultas. Portanto, o SVM-MIR proposto visa classificar e recuperar imagens biomédicas usando o método de classificação SVM. A classificação baseada em SVM-MIR considera vários grupos de imagens médicas para análise. Os resultados da abordagem SVM-MIR proposta alcançam melhor desempenho em comparação à abordagem existente.