مجموعة فرعية لنسق النواة من فئة واحدة لتصنيف الصور الطبية

يُعتبر تصنيف الصور الطبية قضية مهمة في التشخيص بمساعدة الكمبيوتر. في هذه الورقة، تم اقتراح نظام تصنيف يعتمد على مجموعة نماذج تحليل المكونات الرئيسية لنماذج النواة من فئة واحدة (KPCA) لتصنيف الصور الطبية. تتألف المجموعة من نماذج KPCA من فئة واحدة تم تدريبها باستخدام ميزات صورة مختلفة من كل فئة صورة، وتم استخدام قاعدة دمج مقترحة لجمع نماذج KPCA لإنتاج درجات ثقة في التصنيف لإسناد صورة إلى كل فئة. تم التحقق من فعالية نظام التصنيف المقترح باستخدام مجموعة بيانات صور خزعة سرطان الثدي ومجموعة صور شبكية باستخدام التصوير البصري المتماسك ثلاثي الأبعاد (OCT). إن دمج ميزات الصور المختلفة يستفيد من نقاط القوة التكميلية لمستخرجات الميزات المختلفة هذه. حصل نظام التصنيف المقترح على نتائج واعدة على مجموعتي الصور الطبية. كما تم تقييم الطريقة المقترحة على مجموعة بيانات سرطان الثدي من UCI (تشخيصية)، وتم الحصول على نتيجة تنافسية.