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IEEE Trans Inf Technol Biomed ; 12(4): 523-31, 2008 Jul.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-18632332

RESUMO

This study presents a computer-aided diagnosis system using sequential forward floating selection (SFFS) with support vector machine (SVM) to diagnose gastric histology of Helicobacter pylori (H. pylori) from endoscopic images. To achieve this goal, candidate image features associated with clinical symptoms are extracted from endoscopic images. With these candidate features, the SFFS method is applied to select feature subsets, which perform the best classification results under SVM with respect to different histological features. By using the classifiers obtained from the feature subsets, a new diagnosis system is implemented to provide physicians with H. pylori -related histological results from endoscopic images.


Assuntos
Inteligência Artificial , Endoscopia Gastrointestinal/métodos , Gastrite/patologia , Infecções por Helicobacter/patologia , Helicobacter pylori/isolamento & purificação , Interpretação de Imagem Assistida por Computador/métodos , Reconhecimento Automatizado de Padrão/métodos , Infecções por Helicobacter/microbiologia , Humanos
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