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Plaque tissue classification in intracoronary ultrasound images using hirarchical and flat neural classifiers

机译:冠状动脉内超声图像斑块组织的分类和平面神经分类器

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摘要

In this paper we present a tissue classification system for introacoronary ultrasound images.The presented project aims to develop a viewing stationwhich supports the physician by labeling the ultrasound image regions with their coresponding tissue types.After a feature generationstep with the help of texture analysis and frequency features a neural classification is done.Here we used flat neural classifiers like multilayer-perceptrons and radial basis -function nets.As the systme will have to distinguish many different tissue types,we also used a hierarchical and modular apporach.This is very promising especially if different classifiers can be integrated.
机译:在本文中,我们提出了一种用于冠状动脉内超声图像的组织分类系统,该项目旨在开发一个观察站,通过用超声图像区域的核心对应组织类型标记这些区域来支持医师。在借助纹理分析和频率进行特征生成步骤之后具有神经分类功能。在这里,我们使用了平面神经分类器,例如多层感知器和径向基函数网。由于系统将不得不区分许多不同的组织类型,因此我们还使用了分层和模块化的方法。这非常有希望是否可以集成不同的分类器。

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