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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do ABC (UFABC) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de Uberlândia (UFU) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.creator | Azevedo Tosta, Thaína A. | - |
Autor(es): dc.creator | de Faria, Paulo R. | - |
Autor(es): dc.creator | Neves, Leandro A. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | do Nascimento, Marcelo Z. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:46:11Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:46:11Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1080/21681163.2021.1902401 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/206110 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/206110 | - |
Descrição: dc.description | The investigation of different types of cancer can be performed by images classification with features extracted from specific regions identified by a segmentation step. Therefore, this study presents the evaluation of texture features extracted from neoplastic nuclei for the classification of lymphomas images. The neoplastic nuclei were segmented by steps of pre and post-processing and a thresholding. Statistical and Haralick’s features extracted from wavelet and ranklet transforms were evaluated with different classifiers. The use of the statistical metrics from the wavelet transform in association with the K-nearest neighbour classifier provided the best results in most of the two-class classifications. | - |
Descrição: dc.description | Center of Mathematics Computer Science and Cognition Federal University of ABC (UFABC) | - |
Descrição: dc.description | Science and Technology Institute Federal University of São Paulo (UNIFESP) | - |
Descrição: dc.description | Department of Histology and Morphology Institute of Biomedical Science Federal University of Uberlândia (UFU) | - |
Descrição: dc.description | Department of Computer Science and Statistics São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | Faculty of Computer Science Federal University of Uberlândia (UFU) | - |
Descrição: dc.description | Department of Computer Science and Statistics São Paulo State University (UNESP) | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | classification | - |
Palavras-chave: dc.subject | Lymphoma histological images | - |
Palavras-chave: dc.subject | nuclear segmentation | - |
Palavras-chave: dc.subject | texture features | - |
Palavras-chave: dc.subject | wavelet and ranklet transforms | - |
Título: dc.title | Evaluation of statistical and Haralick texture features for lymphoma histological images classification | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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