2016
DOI: 10.1016/j.asoc.2016.04.012
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Optimized Gabor features for mass classification in mammography

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
1
1
1

Citation Types

0
21
0
3

Year Published

2016
2016
2023
2023

Publication Types

Select...
4
4

Relationship

0
8

Authors

Journals

citations
Cited by 52 publications
(25 citation statements)
references
References 35 publications
0
21
0
3
Order By: Relevance
“…Este filtro es el más utilizado en el ámbito de preprocesamiento de la imagen debido a la eficiencia de la descripción de textura de las imágenes de mamografías según (Barrena & Valls, 2014). El propósito general del filtro es la descomposición de una imagen en múltiples escalas y orientaciones para lograr el análisis de los patrones de texturas (Khan et al 2016;Tusa et al 2014). Según (Khan et al, 2016), los filtros Gabor representan diferentes escalas y orientaciones en micropatrones de ROIs.…”
Section: Filtros Gaborunclassified
See 2 more Smart Citations
“…Este filtro es el más utilizado en el ámbito de preprocesamiento de la imagen debido a la eficiencia de la descripción de textura de las imágenes de mamografías según (Barrena & Valls, 2014). El propósito general del filtro es la descomposición de una imagen en múltiples escalas y orientaciones para lograr el análisis de los patrones de texturas (Khan et al 2016;Tusa et al 2014). Según (Khan et al, 2016), los filtros Gabor representan diferentes escalas y orientaciones en micropatrones de ROIs.…”
Section: Filtros Gaborunclassified
“…El propósito general del filtro es la descomposición de una imagen en múltiples escalas y orientaciones para lograr el análisis de los patrones de texturas (Khan et al 2016;Tusa et al 2014). Según (Khan et al, 2016), los filtros Gabor representan diferentes escalas y orientaciones en micropatrones de ROIs. La fórmula general de los filtros de Gabor 2D está compuesta por un centro gaussiano modulado por una exponencial compleja (Barrena & Valls, 2014;Torrents-Barrena, Puig, Melendez, & Valls, 2016).…”
Section: Filtros Gaborunclassified
See 1 more Smart Citation
“…where g k ðhÞ is the variogram amount with different ranges of variogram h, DN is the values of the grey level pixels of x i and x i C h and nðhÞ is the number of pairs of points at a distance h in an area inside the image. Gabor features: each Gabor filter is a linear filter output which is defined by multiplying a harmonic function in a Gaussian function (Khan et al 2016…”
Section: Texture Analysismentioning
confidence: 99%
“…On the other hand, the process of obtaining the optimal parameters of Gabor filter can be seen as a combinatorial optimization problem that can be tackled by swarm intelligence algorithms. For example, Khan [19,20] presented a technique for the optimization of each filter individually via particle swarm optimization (PSO) and cuckoo search (CS) algorithm, and the approach successfully represents local texture changes at multiple scales and orientations from mammograms with an effective improvement in classification accuracy. Tong [21] proposed a defect detection technique via Gabor filter to inspect flaws in woven fabrics in the fashion industry, and the differential evolution (DE) algorithm was utilized to obtain the optimal parameters of the filter bank.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%