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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de Uberlândia (UFU) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Federal Institute of Triângulo Mineiro (IFTM) | - |
Autor(es): dc.contributor | Faculty of Engineering | - |
Autor(es): dc.contributor | University of Bologna | - |
Autor(es): dc.creator | Pereira, Danilo C. | - |
Autor(es): dc.creator | Longo, Leonardo C. | - |
Autor(es): dc.creator | Tosta, Thaina A. A. | - |
Autor(es): dc.creator | Martins, Alessandro S. | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Adriano B. | - |
Autor(es): dc.creator | Rozendo, Guilherme B. | - |
Autor(es): dc.creator | Roberto, Guilherme F. | - |
Autor(es): dc.creator | Lumini, Alessandra | - |
Autor(es): dc.creator | Neves, Leandro A. | - |
Autor(es): dc.creator | Do Nascimento, Marcelo Z. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T21:50:13Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T21:50:13Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00268 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/308373 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/308373 | - |
Descrição: dc.description | Liver cancer is one of the most common types of cancer according to World Health Statistics. Computer-aided diagnosis (CAD) systems are used in medical imaging for liver tumor identification and classification. Texture is a type of feature that can provide measurements of properties such as smoothness and regularity of the image. Handcraft techniques based on fractal geometry allow quantifying self-similarity properties present in images. However, new studies have shown that using information obtained from deep-learned feature maps can maximize the results of classical classifiers. This work presents an approach that investigates descriptors obtained by handcrafted and deep learning features, feature selection methods and the Hermite polynomial (HP) algorithm to classifier liver histological images. The results were evaluated using metrics such as accuracy (ACC) and the imbalance accuracy metric (IAM). The association with fractal features, Lasso regularization and the HP algorithm achieved 0.98 of IAM and 99.53% ACC, which was relevant when evaluated with other studies in the literature. | - |
Descrição: dc.description | Federal University of Uberlândia (UFU) Faculty of Computer Science (FACOM) | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP) Department of Computer Science and Statistics (DCCE) | - |
Descrição: dc.description | Science and Technology Institute Federal University of São Paulo (UNIFESP) | - |
Descrição: dc.description | Federal Institute of Triângulo Mineiro (IFTM) | - |
Descrição: dc.description | University of Porto (FEUP) Faculty of Engineering | - |
Descrição: dc.description | University of Bologna Department of Computer Science and Engineering (DISI) | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP) Department of Computer Science and Statistics (DCCE) | - |
Formato: dc.format | 495-500 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Proceedings - IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Deep-learned Features | - |
Palavras-chave: dc.subject | Feature Selection | - |
Palavras-chave: dc.subject | Handcrafted features | - |
Palavras-chave: dc.subject | Hermite Polynomial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Liver Tissue | - |
Título: dc.title | Handcrafted features vs deep-learned features: Hermite Polynomial Classification of Liver Images | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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