Digital infrared imaging for breast cancer detection using sequential minimal optimization, kernel logistic regression and multilayer perceptron /
التصوير الرقمي بالأشعة تحت الحمراء للكشف عن سرطان الثدي باستخدام تحسين الحد الأدنى المتسلسل باستخدام الانحدار اللوجستي وباستخدام متعدد الطبقات /
By Shaimaa Adel Abd El Halim; Supervisors Assoc. Prof. Dr. Amr A.Sharawi, Assist. Prof. Dr. Nader A.Rahman.
- 48 pages : illustrations ; 30 cm. + CD.
Thesis (M.Sc.)-Cairo University, 2020.
Bibliography: pages 42-48.
Breast cancer is the main reason for women's death. There are many techniques that help you discover cancer more safety. One of these is digital infrared imaging (thermography). A method for detecting breast cancer using image processing techniques was proposed by this thesis. These techniques are applied to 142 digital thermal images of the breast; therefore72 statistical and textural features are extracted and used to supply classifiers. There are three different classifiers. These classifiers are Sequential minimal optimization, kernel logistic regression, and Multilayer perception. Finally, only 6 features were selected to feed classifiers. سرطان الثدي هو السبب الرئيسي لوفاة النساء.هناك العديد من التقنيات التي تساعد على اكتشاف السرطان بطريقة أكثر أمانًا. واحد منهم هو التصوير الرقمي بالأشعة تحت الحمراء (التصوير الحراري).تقترح هذه الرسالة طريقة للكشف عن سرطان الثدي بأستخدام تقنيات معالجة الصور. يتم تطبيق هذه التقنيات على 142 صورة حرارية رقمية للثدي ؛ 77 منهم صور عادية و 65 صور غير طبيعية. يتم استخراج 72 سمة إحصائية ونصية واستخدامها لتغذية المصنفات.هناك ثلاثة مصنفات مختلفة تم إستخدامها. هذه المصنفات هي الحد الأدنى المتسلسل من التحسين والانحدار اللوجستي ، وتصور متعدد الطبقات. بعد ذلك يتم اختيار أفضل الميزات المهيمنة لتقليل وقت المعالجة. أخيرًا تم اختيار 6 ميزات فقط لتغذية المصنفات وإعطاء أفضل النتائج.
Text in English and abstract in English.
Biomedical Engineering and Systems
KERNEL LOGISTIC REGRESSION BREAST CANCER MULTILAYER PERCEPTRON SEQUENTIAL MINIMAL OPTIMIZATION