A 3D voxel neighborhood classification approach within a multiparametric MRI classifier for prostate cancer detection

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: A 3D voxel neighborhood classification approach within a multiparametric MRI classifier for prostate cancer detection
Autori: Rossi, F.; Savino, A.; Giannini, V.; Vignati A.; Mazzetti, S. ; Benso, A.; Di Carlo, S.; Politano, G.; Regge, D.
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 231-239
Titolo del periodico: LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
Tipo di referee: Comitato scientifico
Editore: Springer International Publishing
ISBN: 9783319164823
ISSN: 0302-9743
Volume: 9043
Titolo del convegno: Third International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (IWBBIO)
Luogo dell'evento: Granada, ES
Data dell'evento: 15-17 Apr. 2015
Abstract: Prostate Magnetic Resonance Imaging (MRI) is one of the most promising approaches to facilitate prostate cancer diagnosis. The effort of research community is focused on classification techniques of MR images in order to predict the cancer position and its aggressiveness. The reduction of False Negatives (FNs) is a key aspect to reduce mispredictions and to increase sensitivity. In order to deal with this issue, the most common approaches add extra filtering algorithms after the classification step; unfortunately, this solution increases the prediction time and it may introduce errors. The aim of this study is to present a methodology implementing a 3D voxel-wise neighborhood features evaluation within a Support Vector Machine (SVM) classification model. When compared with a common single-voxel-wise classification, the presented technique increases both specificity and sensitivity of the classifier, without impacting on its performances. Different neighborhood sizes have been tested to prove the overall good performance of the classification
Data: 2015
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: bioinformatics, prostate cancer, magnetic resonance imaging, support vector machine, mri classification
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 05 Apr 2016 11:44
Data ultima modifica (IRIS): 21 Apr 2016 12:35:41
Data inserimento (PORTO): 19 Giu 2016 14:36
Numero Identificativo (DOI): 10.1007/978-3-319-16483-0_24
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2599159
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