Cervical cancer is an important worldwide disease due the high rate of incidence in the population. Colposcopy is one of the diagnostic tests employed in recognition of lesions, which performs a visual examination of the cervix based on temporal reaction of the surface stained with acetic acid. It is proposed in this paper to evaluate the temporal texture changes produced by the acetic acid based on the concept of the wavelet-aggregated signal in order to identify lesions. An aggregated signal is a scalar signal providing maximum information on the most general variations present in all the processes analyzed and at the same time suppressing components that are characteristic of individual processes. Texture metrics based on spatial information are used in order to analyze temporally the acetic acid response and deduce appropriate signatures. Later, temporal information is analyzed using multidimensional wavelet analysis for identification of lesions.
En este artículo se describe el diseño de un algoritmo capaz de clasificar imágenes térmicas de personas acostadas y no acostadas, con el objetivo de aplicarlo en un sistema de detección de caídas. Se diseñó un algoritmo de normalización automática en rotación, traslación y tamaño, aplicado a una base de datos de imágenes térmicas, con el propósito de obtener un nuevo conjunto de imágenes alineadas y así realizar una reducción de dimensionalidad mediante PCA. Se utilizaron secuencias de 100 fotogramas, y se produjeron tanto secuencias de caídas como de no caídas. Aplicando el clasificador K-NN ponderado para identificar la clase de cada fotograma, se obtuvo un vector de probabilidades de la clase acostado con 100 posiciones. Estos nuevos vectores se utilizaron como ejemplos de entrenamiento para un nuevo clasificador K-NN, el cual contiene ejemplos de vectores de probabilidad de caídas y no caídas. Aplicando la validación cruzada, nuestro sistema es capaz de reconocer caídas con un 91 % de precisión.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.