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A kernel-based multi-feature image representation for histopathology image classification

Moreno, J Carlos and Caicedo, J. Carlos and González, F (2011) A kernel-based multi-feature image representation for histopathology image classification. Acta Biológica Colombiana; Vol. 15, núm. 3 (2010); 251-260 Acta Biológica Colombiana; Vol. 15, núm. 3 (2010); 251-260 1900-1649 0120-548X .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/actabiol/art...

Resumen

This paper presents a novel strategy for building a high-dimensional feature space to represent histopathology image contents. Histogram features, related to colors, textures and edges, are combined together in a unique image representation space using kernel functions. This feature space is further enhanced by the application of Latent Semantic Analysis, to model hidden relationships among visual patterns. All that information is included in the new image representation space. Then, Support Vector Machine classifiers are used to assign semantic labels to images. Processing and classification algorithms operate on top of kernel functions, so that, the structure of the feature space is completely controlled using similarity measures and a dual representation. The proposed approach has shown a successful performance in a classification task using a dataset with 1,502 real histopathology images in 18 different classes. The results show that our approach for histological image classification obtains an improved average performance of 20.6% when compared to a conventional classification approach based on SVM directly applied to the original kernel.

Tipo de documento:Artículo - Article
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Palabras clave:Automatic image annotation, machine learning
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Acta Biológica Colombiana
Código ID:21839
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :27 Junio 2014 12:58
Ultima modificación:18 Agosto 2014 15:43
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