Classification of Myoelectric Signal using Spectrogram Based Window Selection

This paper presents a study of the classification of myoelectric signal using spectrogram with different window sizes. The electromyography (EMG) signals of 40 hand movement types are collected from 10 subjects through NinaPro database. By employing spectrogram, the EMG signals are represented in time-frequency representation.  Ten features are extracted from spectrogram for performance evaluation. In this study, two classifiers namely support vector machine (SVM) and linear discriminate analysis (LDA) are used to evaluate the performance of spectrogram features in the classification of EMG signals. To determine the best window size in spectrogram, three different Hanning window sizes are examined. The experimental results indicate that by applying spectrogram with optimize window size and LDA, the highest mean classification accuracy of 91.29% is obtained

Metody prowadzenia testów jednostkowych w standardzie C++14 z wykorzystaniem biblioteki GMOCK

The article presents one of the problems encountered when using the C ++ 14 standard along with the Google Mock library. Based onthe introduced problem, possible solutions were discussed, as well as an improved scheme for the TDD approach was presented.W artykule przedstawiono jeden z problemów występujących podczas korzystania ze standardu C++14 wraz z biblioteką Google Mock. Na podstawie wprowadzonego problemu omówiono możliwe rozwiązania, a także zaprezentowano poprawiony schemat dla podejścia TDD

Automatic BIRAD scoring of breast cancer mammograms

A computer aided diagnosis system (CAD) is developed to fully characterize and classify mass to benign and malignancy and to predict BIRAD (Breast Imaging Reporting and Data system) scores using mammographic image data. The CAD includes a preprocessing step to de-noise mammograms. This is followed by an active counter segmentation to deforms an initial curve, annotated by a radiologist, to separate and define the boundary of a mass from background. A feature extraction scheme wasthen used to fully characterize a mass by extraction of the most relevant features that have a large impact on the outcome of a patient biopsy. For this thirty-five medical and mathematical features based on intensity, shape and texture associated to the mass were extracted. Several feature selection schemes were then applied to select the most dominant features for use in next step, classification. Finally, a hierarchical classification schemes were applied on those subset of features to firstly classify mass to benign (mass with BIRAD score 2) and malignant mass (mass with BIRAD score over 4), and secondly to sub classify mass with BIRAD score over 4 to three classes (BIRAD with score 4a,4b,4c). Accuracy of segmentation performance were evaluated by calculating the degree of overlapping between the active counter segmentation and the manual segmentation, and the result was 98.5%. Also reproducibility of active counter 3 using different manual initialization of algorithm by three radiologists were assessed and result was 99.5%. Classification performance was evaluated using one hundred sixty masses (80 masses with BRAD score 2 and 80 mass with BIRAD score over4). The best result for classification of data to benign and malignance was found using a combination of sequential forward floating feature (SFFS) selection and a boosted tree hybrid classifier with Ada boost ensemble method, decision tree learner type and 100 learners’ regression tree classifier, achieving 100% sensitivity and specificity in hold out method, 99.4% in cross validation method and 98.62 % average accuracy in cross validation method. For further sub classification of eighty malignance data with BIRAD score of over 4 (30 mass with BIRAD score 4a,30 masses with BIRAD score 4b and 20 masses with BIRAD score 4c), the best result achieved using the boosted tree with ensemble method bag, decision tree learner type with 200 learners Classification, achieving 100% sensitivity and specificity in hold out method, 98.8% accuracy and 98.41% average accuracy for ten times run in cross validation method. Beside those 160 masses (BIRAD score 2 and over 4) 13 masses with BIRAD score 3 were gathered. Which means patient is recommended to be tested in another medical imaging technique and also is recommended to do follow-up in six months. The CAD system was trained with mass with BIRAD score 2 and over 4 also 4 it was further tested using 13 masses with a BIRAD score of 3 and the CAD results are shown to agree with the radiologist’s classification after confirming in six months follow up. The present results demonstrate high sensitivity and specificity of the proposed CAD system compared to prior research. The present research is therefore intended to make contributions to the field by proposing a novel CAD system, consists of series of well-selected image processing algorithms, to firstly classify mass to benign or malignancy, secondly sub classify BIRAD 4 to three groups and finally to interpret BIRAD 3 to BIRAD 2 without a need of follow up study

Tomodensitométrie par comptage de photons avec discrimination en énergie

Depuis l'avènement de la tomodensitométrie (TDM) au début des années 1970, la durée nécessaire à l'acquisition d'un jeu de données nécessaire à la reconstruction d'une image est passée de plusieurs jours à quelques centaines de millisecondes. Mis à part le progrès des composants mécaniques, électriques et électroniques, le principe de base implanté dans le tout premier prototype est toujours utilisé par les scanners d'aujourd'hui. Si le principe est resté le même, l'utilisation de l'imagerie TDM clinique a connu pour sa part une expansion fulgurante. Un nombre d'examens important, atteignant mondialement les centaines de millions par an au début des années 2000, commence alors à inquiéter la communauté scientifique et médicale. Si la dose administrée par examen reste relativement faible, les conséquences de cette exposition globale pourraient s'avérer fâcheuses. Parallèlement, les 15 dernières années ont vu l'apparition d'un nouveau type de détection. Ce détecteur, qui compte individuellement les photons X et mesure leur énergie, pourrait jouer un rôle important dans la quête de réduction de la dose. Même si ce nouveau développement n'a pas été motivé en réponse directe à l'accroissement de la dose, son avènement arrive à un moment très opportun. D'après la théorie, le seul fait d'acquérir la radiation incidente en utilisant cette approche permet une mesure moins bruitée. La nature spectrale de l'information recueillie ouvre aussi la porte à de nouvelles méthodes de traitement et d'analyse des images reconstruites. Dans la pratique, la fabrication de tels détecteurs n'est cependant pas chose facile et de nombreux impondérables ont fait leur apparition. L'influence des différentes caractéristiques de détection sur la qualité des images est aujourd'hui encore méconnue. Ce projet contient diverses contributions apportées au domaine de la TDM polyénergétique, en utilisant le concept de reconstruction d'images pour leitmotiv. Dans un premier temps, un modèle pragmatique et très différent des approches Monte Carlo existantes est proposé afin de reproduire de manière analytique une acquisition TDM spectrale. Un nouvel algorithme de reconstruction itératif adapté spécifiquement aux données polyénergétiques est ensuite présenté. Cet algorithme, unifiant les concepts éprouvés de décomposition en fonctions de base et de reconstruction statistique, permet de tirer pleinement parti de cette mesure particulière. Une approche de reconstruction différente, utilisant une représentation polaire de l'objet image, est aussi présentée. Celle-ci permet de diminuer grandement les exigences logicielles tout en réduisant les durées de reconstruction. L'influence de certaines caractéristiques de détection associées aux détecteurs spectraux est aussi étudiée, en mettant l'emphase sur les conséquences au niveau de la qualité des images reconstruites. Une méthode novatrice, permettant d'estimer le dépôt de dose à partir d'une acquisition polyénergétique, est finalement présentée