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Breast Cancer Image Classification based on CNN and Bit-Plane slicing

机译:基于CNN和位平面切片的乳腺癌图像分类

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摘要

In this paper we propose a CNN classifier base on image bit-plane slicing. The purpose is to improve recognition accuracy when we apply it to breast cancer images classification. Each texture image is decomposed into eight bit-plane images. Different bit-planes provide different levels and detail of image texture feature. At the same time, we have also tested feature classification performance by each bit-plane respectively and the fusion of all bit-planes. CNN classifier is used for classification and recognition. The simulation results on the breast cancer image datasets show that the proposed method on some bit-plane can greatly improve recognition rate and promote classification performance.
机译:在本文中,我们提出了一种CNN分类器基础在图像位平面切片上。 当我们将其应用于乳腺癌图像分类时,目的是提高识别准确性。 每个纹理图像被分解成八个比特平面图像。 不同的位平面提供不同的级别和图像纹理功能细节。 同时,我们还分别测试了每个位平面的特征分类性能以及所有位平面的融合。 CNN分类器用于分类和识别。 乳腺癌图像数据集上的仿真结果表明,某些比特平面上提出的方法可以大大提高识别率并促进分类性能。

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