Classification of breast and colorectal tumors based on percolation of color normalized images

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de Uberlândia (UFU)-
Autor(es): dc.contributorFederal Institute of Triângulo Mineiro (IFTM)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do ABC (UFABC)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.creatorRoberto, Guilherme F.-
Autor(es): dc.creatorNascimento, Marcelo Z.-
Autor(es): dc.creatorMartins, Alessandro S.-
Autor(es): dc.creatorTosta, Thaína A.A.-
Autor(es): dc.creatorFaria, Paulo R.-
Autor(es): dc.creatorNeves, Leandro A. [UNESP]-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:27:24Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:27:24Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-11-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-11-
Data de envio: dc.date.issued2019-10-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2019.08.008-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/199448-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/199448-
Descrição: dc.descriptionPercolation is a fractal descriptor that has been applied recently on computer vision problems. We applied this descriptor on 58 colored histological breast images, and 165 colored histological colorectal images, both stained with Hematoxylin and Eosin, in order to extract features to differentiate between benign and malignant cases. The experiments were also performed over normalized images, aiming to analyze the influence of different color normalization techniques on percolation-based features and whether they can provide better classification results. The feature sets obtained from the application of the method on the original images and on the normalized images with three different techniques were tested using 12 different classifiers. We compared the obtained results with other relevant methods in the area and observed significant contributions, with AUC rates above 0.900 in both normalized and non-normalized images. We also verified that color normalization does not contribute to the classification of breast tumors when associated with percolation features. However, color normalized images from the colorectal tumor's dataset provided better results than the original images.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionFaculty of Computation (FACOM) Federal University of Uberlândia (UFU), Av. João Naves de Ávila 2121, BLB-
Descrição: dc.descriptionFederal Institute of Triângulo Mineiro (IFTM), R. Belarmino Vilela Junqueira, S/N-
Descrição: dc.descriptionCenter of Mathematics Computing and Cognition Federal University of ABC (UFABC), Av. dos Estados, 5001-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Histology and Morphology Institute of Biomedical Science Federal University of Uberlândia (UFU), Av. Amazonas, S/N-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computer Science and Statistics (DCCE) São Paulo State University (UNESP), R. Cristóvão Colombo, 2265-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computer Science and Statistics (DCCE) São Paulo State University (UNESP), R. Cristóvão Colombo, 2265-
Descrição: dc.descriptionCNPq: #304848/2018-2-
Descrição: dc.descriptionCNPq: #313365/2018-0-
Descrição: dc.descriptionCNPq: #427114/2016-0-
Descrição: dc.descriptionCNPq: #430965/2018-4-
Descrição: dc.descriptionFAPEMIG: #APQ-00578-18-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 001-
Formato: dc.format134-143-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationComputers and Graphics (Pergamon)-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectBreast tumors-
Palavras-chave: dc.subjectColor normalization-
Palavras-chave: dc.subjectColorectal tumors-
Palavras-chave: dc.subjectImage classification-
Palavras-chave: dc.subjectPercolation-
Título: dc.titleClassification of breast and colorectal tumors based on percolation of color normalized images-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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