स्तन कैंसर की हिस्टोपैथोलॉजी छवियों का वर्गीकरण टेक्सचर फीचर विश्लेषण का उपयोग करके

इस पत्र में, हम टेक्सचर फीचर्स का उपयोग करके हिस्टोपैथोलॉजिकल छवियों के वर्गीकरण के लिए एक विधि का प्रस्ताव करते हैं। छवियों को पहले एपिथेलियल लाइनिंग के रूप में विभाजित किया जाता है जो स्तन हिस्टोपैथोलॉजी छवियों के लिए ल्यूमिन के चारों ओर होती है, जिसमें स्पैटियो-कलर-टेक्सचर ग्राफ सेगमेंटेशन विधि का उपयोग किया जाता है। ग्रे लेवल को-ओकरेन्स मैट्रिक्स (GLCM), ग्राफ रन लेंथ मैट्रिक्स (GRLM) विशेषताएँ, और ईउलर संख्या जैसे फीचर्स निकाले जाते हैं। स्तन हिस्टोलॉजी छवियों के वर्गीकरण के लिए लीनियर डिस्क्रिमिनेंट विश्लेषक (LDA) का उपयोग किया जाता है। LDA क्लासीफायर के प्रदर्शन की तुलना k-NN और SVM क्लासीफायर के साथ की जाती है। प्रयोगों और मात्रात्मक विश्लेषण के परिणाम दिखाते हैं कि LDA क्लासीफायर अन्य पर 100% और 80% सही वर्गीकरण दर के साथ बेहतर है, जो गैर-घातक बनाम घातक स्तन हिस्टोपैथोलॉजी छवियों के लिए है।