अमूर्त

Analysis of Lung Nodule Classification with Feature Extraction.

M.Jayalaxmi, S.Kalpana, Y.Sangamitra.

In this paper, the four types of lung nodules are classified, i.e. well circumscribed, vascularised, juxtapleural and pleural tail in low dose computed tomography (LDCT) scan. This classifier analyses both lung nodule and surrounding anatomical structures. Also, it consists of three main stages as follows: (1) Multi level concentric partition through patch based image representation, (2) Feature set design for patch description of image, and (3) SVM classifier compute the classification probability based on level nodule and pLSA calculate the classification probability based on level context. The proposed method was evaluated on a publicly available dataset and clearly demonstrated promising classification performance.

अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।

जर्नल हाइलाइट्स

अंकीय संकेत प्रक्रिया अतुल्यकालिक संकलन अधोचालकसंचालन अनुकूली संकेत संकेत अलग नेटवर्किंग आर्टिफ़िशियल क्लिनिक और इलेक्ट्रिकल में इलेक्ट्रिक ड्राइवर और उत्पाद इलेक्ट्रॉनिक सामग्री इलेक्ट्रॉनिक्स में आर्टिफिशियल ब्यूरो उपग्रह संचार एपीसैन निदान एवं संवेदन प्रणाली नियंत्रण सिद्धांत और सिद्धांत पावर इलेक्ट्रॉनिक कन्वर्टर्स का विश्लेषण बायो इलेक्ट्रॉनिक्स बिजली की गुणवत्ता और आपूर्ति की लागत के आर्थिक मूल्यांकन बेसिक इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग भार एवं विद्युत पावर प्लांट की विद्युत एवं औषधि उपयोगिताएँ विद्युतचुंबकीय क्षणिक कार्यक्रम (ईएमआई) विद्युतीकरण

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