Masters theses : Computer Science
Permanent URI for this collectionhttps://repository.neelain.edu.sd/handle/123456789/12168
Browse
Item Mammogram Images Classification using Linear Discriminant Analysis Method (LDA)(Neelain University, 2018) Ashraf Mohammed Angabo AhmedAbstract Breast cancer represents a significant percentage of cancer death among women all over the world. Studies showed that breast cancer possibility of cure can increase up to 40%, if it detected still in early stage. This study proposes Linear Discriminant Analysis (LDA) to classify mammogram images to determine either it is benign breast tumors or malignant ones. The objective of this study is to develop a machine learning approach for mammogram image classification prediction in each image and help doctors to detect the disease in its early stage. This study used LDA classifier and six statistical features that extracted from MIAS dataset, the dataset splits into two parts training and testing. After trained the classifier based on training set, the classifier tested based on the test set to determine the accuracy of the classifier depend on the confusion matrix. This study emphasis of five phases starting in collect images, preprocessing, features extracting, classification and end with testing and evaluating. The result of the proposed method comes as 0.81% accuracy when using percentage of 85% of data set for training and 15% of data set for testing. We recommend using Median Filter method to remove the noise from the mammogram images and use more than six features in stage of features extraction that may add more power for the accuracy of the classifier and enhance the result. مســـــــــــــــتخلص تمثل الوفاة بمرض سرطان الثدي عند النساء حول العالم نسبة عالية. أظهرت الدراسات ان احتمالية الشفاء من هذا المرض قد تزداد الي 40% عند الاكتشاف والتشخيص المبكر. هذه الدراسة تفترض استخدام Linear Discriminant Analysis (LDA) لتصنيف الصور الشعاعية للثدي لتحديد ما اذا كانت الصورة تحتوي على ورم حميد او خبيث . الهدف من هذه الدراسة تطوير machine learning approach للتنبؤ بالتصنيفات للصورة الشعاعية للثدي وذلك لمساعدة الأطباء لاكتشاف المرض في مراحله المبكرة .تستخدم هذه الدراسة طريقة (LDA)كاداة لتصنيف للبيانات وتم إستخدام عدد ستة خصائص تم إستخلاصها من مجموعة صور اشعة لصدر الانسان ماخوذة من جمعية تحليل صور سرطان الثدي.تم تقسيم dataset الي جزئين بيانات التدريب وبيانات الاختبار. بعد تدريب المصنف باستخدام بيانات التدريب , تم اختبار المصنف باستخدام بيانات الاختبار لتحديد دقة نتائج المصنف اعتمادا على confusion matrix .أحتوت الدراسة علي عدد خمسة مراحل ابتدأت بمرحلة جمع الصور ثم تهيئتها واستخلاص الخصائص ومن ثم مرحلة التصنيف إنتهاء بمرحلة الاختبار والتقييم. .في مرحلة الإختبار أظهر نموذج التصنيف نتائج وصلت %81 في الدقة.وذلك عند تقسيم البيانات بنسبة 85% للتدريب و 15% للاختبار. يوصي باستخدام Median Filter method لإزالة الضوضاء من الصور الطبية واستخدام خصائص اخري بالاضافة للمستخدمه في هذه الدراسة لبناء نموذج تصنيف اكثر دقة .