CLASIFICATION OF NORMAL AND CANCEROUS NUCLEI BY WAVELET TRANSFORM

Year 2003, Volume: 5 Issue: 1, 27 - 34, 01.01.2003

Metehan Makinacı

Abstract

Nucleus images of prostate cells, acquired using a microscope, camera, and a digitizing
board, are mathematically modeled by stationary wavelet transform. Daubechies, Coiflet,
biorthogonal, and symmetric spline wavelets with different orders are used for the
transforms. Feature vectors are calculated from the energy, entropy, and mean deviation
representations of each channel output. The performance of the wavelet signatures is
measured by using linear discriminant classifier. From the cross-validated classification
results, it is demonstrated that mean deviation signatures calculated from the biorthogonal
wavelet transform gave the best result.

Keywords

Feature extraction, Texture analysis, Texture classification, Wavelet transform

NORMAL VE KANSERLİ HÜCRE ÇEKİRDEKLERİNİN DALGACIK DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ İLE SINIFLANDIRILMASI

Abstract

Bu çalışmada, mikroskop, kamera ve sayısallaştırıcı kart kullanılarak elde edilmiş olan
prostat hücre çekirdek imgeleri, durağan dalgacık dönüşüm yöntemi kullanılarak
modellenmiştir. İşlemlerde Daubechies, Coiflet, çiftdikgen ve simetrik dalgacıkların değişik
tipleri kullanılmıştır. Öznitelik vektörleri, her kanal için enerji, entropi ve ortalama sapma
hesaplanarak oluşturulmuştur. Modelin başarımını ölçmek için, doğrusal ayırtaç sınıflandırıcı
kullanılmıştır. Çapraz sağlama yöntemi ile elde edilen sınıflandırma sonuçlarına bakıldığında,
çiftdikgen dalgacık dönüşümünden elde edilen ortalama sapma özniteliklerinin en iyi sonucu
verdiği görülmüştür.

Keywords

Öznitelik çıkarma, Doku analizi, Doku sınıflandırma, Dalgacık dönüşümü