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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 832 - 843 (12page)
이용수
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Prostate cancer is a high-risk with a high incidence and is a disease that occurs only in men. Accurate diagnosis of cancer is necessary as the incidence of cancer patients is increasing. Prostate cancer is also a disease that is difficult to predict progress, so it is necessary to predict in advance through prognosis. Therefore, in this paper, grade classification is attempted based on texture feature extraction. There are two main methods of classification: Uses One-way Analysis of Variance (ANOVA) to determine whether texture features are significant values, compares them with all texture features and then uses only one classification i.e. Benign versus. The second method consisted of more detailed classifications without using ANOVA for better analysis between different grades. Results of both these methods are compared and analyzed through the machine learning models such as Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor. The accuracy of Benign versus Grade 4&5 using the second method with the best results was 90.0 percentage.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 데이터 및 개발 환경
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
J. K. Shen / 2018 / Prostate Cancer Pathology : Recent Updates and Controversies / Missouri Medicine 115(2):151~155
Ministry of Health and Welfare
C. A. Salinas / 2014 / Prostate Cancer in Young Men : An Important Clinical Entity / Nature Reviews, Urology 11(6):317~323
A. Tabesh / 2007 / Multifeature Prostate Cancer Diagnosis and Gleason Grading of Histological Images / IEEE Transactions on Medical Imaging 26(10):1366~1378
H. Chan / 1995 / Computer-aided Classification of Mammographic Masses and Normal Tissue : Linear Discriminant Analysis in Texture Feature Space / Institute of Physics and Engineering in Medicine 40(1995):857~876
Ministry of Health and Welfare
C. A. Salinas / 2014 / Prostate Cancer in Young Men : An Important Clinical Entity / Nature Reviews, Urology 11(6):317~323
A. Tabesh / 2007 / Multifeature Prostate Cancer Diagnosis and Gleason Grading of Histological Images / IEEE Transactions on Medical Imaging 26(10):1366~1378
H. Chan / 1995 / Computer-aided Classification of Mammographic Masses and Normal Tissue : Linear Discriminant Analysis in Texture Feature Space / Institute of Physics and Engineering in Medicine 40(1995):857~876
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