Tumor segmentation in mammogram images using Chan-Vese active contour and texture local feature information
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Cancerous tumor segmentation in mammogram images is an important stage and a challenging problemin computer aided detection (CAD) systems. In this paper, local feature information and Chan-Vese(LFI-CV)active contour modelare used for tumor segmentation. First, the texture feature mapsof mammograms are extracted. The utilized texture feature information includes gray level co-occurrence matrix (GLCM) and Gabor features. Using this information,the force values ofChan-Vese model are set and active contour model’s energy is minimized.As a result, the contour accurately segments the tumor. The results show that tumor segmentation using the proposed active contour modelandGabor texture feature at orientationis efficient in regard to the number of iterations, accuracy, and sensitivity. The mini-MIAS database is used for evaluation.
Language:
Persian
Published:
Machine Vision and Image Processing, Volume:5 Issue: 2, 2018
Pages:
13 to 25
magiran.com/p1935914  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!