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检索条件"主题词=Convolutional Neural Networks Based Deep Learning"

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Classification of Red Blood Cells Randomly Selected from Dataset of National Institutes of Health 31

Classification of Red Blood Cells Randomly Selected from Dat...

引用

31st IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications (SIU)

作者： Bashi, Wasem Q. Ince, Erhan A. Eastern Mediterranean Univ Elect & Elect Engn Dept Famagusta North Cyprus Turkiye

ISBN: (纸本)9798350343557

Millions of people worldwide suffer from malaria, a potentially fatal disease. Early and precise diagnosis is essential for the medical condition to be successfully treated and managed. This paper employs three computer aided methods to determine percentages of red blood cells that are either parasitic or uninfected given test set(s) randomly obtained from National Institutes of Health (NIH) dataset. The three methods employed are traditional image processing, Support Vector Machine (SVM), and convolutional neural networks based deep learning (CNN-DL). The simulations were performed using a dataset that had 27,558 images of red blood cells. The traditional image processing method achieves an accuracy of 91.97%. SVM classifier using Histogram of Oriented Gradients (HOG) features had accuracy of 88.6% and with features extracted using Local Binary Patterns (LBP) accuracy had improved to 92.5%. The two previous methods were proved to be inferior when compared with the CNN- DL classification that gave an accuracy of 95.7%.

关键词： Support Vector Machine Local Binary Patterns Histogram of Oriented Gradients convolutional neural networks based deep learning

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