Diagnosis of Cervical Cancer Using Texture and Morphological Features in Pap Smear Images
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Background

Cervical cancer is one of the most common cancers among women worldwide, which can be diagnosed more quickly via using digital systems. The purpose of this study was to classify the cells in Pap smear test images into two types of normal and abnormal by using image processing to diagnose cervical cancers.

Methods

We used Herlev public database, which contained 917 cells. 35 geometric and 263 histologic features such as Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), Local Binary Pattern (LBP), and rotational gradient histogram were extracted from cell images. T test filter method was applied on the data set after extraction of geometrical and textural features. We used different classification methods such as support vector machine (SVM), decision tree (DT), k nearest neighbor (KNN) and ensemble classifiers.

Findings

The best results were for SVM classifier as 97.5% accuracy in two-class classification with 20 features.

Conclusion

Feature selection and feature extraction methods are very important for classify normal and abnormal cervical cell images. By optimizing and choosing the right methods, we can optimizing accuracy, and speed and error (2-3 percent).

Language:
Persian
Published:
Journal Of Isfahan Medical School, Volume:38 Issue: 583, 2020
Pages:
489 to 493
magiran.com/p2169944  
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!