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저자정보
저널정보
대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제11권 제1호
발행연도
2005.1
수록면
87 - 96 (10page)

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Objective: We have developed breast tumor image retrieval system using content-based retrieval method. It compares the breast tumor image with Fibrocystic Change images, Ductal Carcinoma in Situ images and Invasive Ductal Carcinoma images and find most similar one. Since the final diagnosis for breast tumor image is done only by pathologist manually, this system can provide the objectivity and the reproducibility for determining and diagnosing the breast tumor. Methods: The breast tumor image features used in the content-based image retrieval are color feature, texture feature and texture features of wavelet transformed images. And the system can be accessed through the internet. We used Windows 2003 as an operating system, Internet Information Server 6.0 as Web a server and ms-sql server 2000 as a database server. Also we use ActiveX Data Object to connect database easily. Result: We evaluated the recall and precision performance of the system according to the combinations of feature types and usage of partial or whole image. Results showed that the use of multiple features and whole image gave consistently higher rates compared to the use of single feature and partial image. Conclusion: This retrieval system can help pathologist determine the type of breast tumor more efficiently. Also it is working based on the internet, we can use it for researching and teaching in pathology later.
#Breast Tumor Image #CBIR #Content-Based Image Retrieval) System #GLCM #Texture Feature #Wavelet Transform

목차

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참고문헌 (12)

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/ 1994 / Grading of transitional cell bladder carcinoma by texture analysis of histological section 6 : 327 ~ 343 google schola / 1996 / New methods for image analysis of tissue sections [dissertation] google schola / 1997 / Algorithms for image processing and computer vision : 150 ~ 174 google schola / 1999 / A region -based database system using colour and texture 20 : 1323 ~ 1330 google schola / 2000 / Content-based cell image retrieval using automated extraction 7 (4) : 404 ~ 415 google schola

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