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Performance analysis of Neural Network based classification technique for Mammogram Images

机译:基于神经网络的乳房X光图像分类技术的性能分析

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摘要

This paper presents experimental work on mammogram image analysis. Texture analysis is carried out using segmentation technique. Here, statistical method have been used to extract features from the segmented tumour area. The obtained features are classified using different classifiers such as Radial basis function, Main Feed forward and Main Fitnet method. The method was tested on 100 clinical data. The RBF classifier achieved an accuracy of 91% Main fit net accuracy of 99.20% Main Feed forward accuracy about 97%.
机译:本文提出了对乳房X乳线图像图像分析的实验工作。 使用分段技术进行纹理分析。 这里,统计方法已用于从分段肿瘤区域提取特征。 所获得的特征是使用不同的分类器进行分类,如径向基函数,主馈通和主FITNET方法。 该方法在100个临床数据上进行了测试。 RBF分级器的精度为91%的主要净精度为99.20%的主要馈送准确度约为97%。

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