Early detection of cancer is the best method to increase the chances of survival. In early stage, cancer can be detected using mammography, fine needle aspirate, and surgical biopsy. In this study, we propose the use of Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DTCWT) based feature with neural network classifier for mammography image analysis. The result is evaluated using specificity, sensitivity, and accuracy. Computational experiments show the proposed method is superior compare to DWT with 96.3% accuracy.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Material and Method 2.1. Mammogram Database 2.2. Classification Framework 3. Result and Discussion 3.1. Result 3.2. Discussion 4. Conclusion Acknowledgements References
Lowis [ Magister Information Technology Department, Graduate Program, Bina Nusantara University. Jl Kebon Jeruk Raya No 27, Kebon Jeruk, Jakarta Barat ]
Hendra [ Magister Information Technology Department, Graduate Program, Bina Nusantara University. Jl Kebon Jeruk Raya No 27, Kebon Jeruk, Jakarta Barat ]
Lavinia [ Magister Information Technology Department, Graduate Program, Bina Nusantara University. Jl Kebon Jeruk Raya No 27, Kebon Jeruk, Jakarta Barat ]
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.8 No.3