A Novel Color Reduction Based Image Segmentation Technique For Detection Of Cancerous Region in Breast Thermograms

Segmentation of an image into its components plays an important role in most of the image processing applications. In this article an important application of image processing in determination of Breast Cancer is studied, and A Novel Image Segmentation Technique is proposed in order to determine Cancer in Breast Thermograms. First, this image is converted from RGB to color space HSV. Then Breast shape is extracted by ACM algorithm. Finally, the image has segmented using Color Reduction Based algorithm. Experimental results on the acquired images show Accuracy of the proposed algorithm on the acquired images is over 90% for healthy pixels and defected ones

Magnitude Sensitive Competitive Neural Networks

En esta Tesis se presentan un conjunto de redes neuronales llamadas Magnitude Sensitive Competitive Neural Networks (MSCNNs). Se trata de un conjunto de algoritmos de Competitive Learning que incluyen un término de magnitud como un factor de modulación de la distancia usada en la competición. Al igual que otros métodos competitivos, MSCNNs realizan la cuantización vectorial de los datos, pero el término de magnitud guía el entrenamiento de los centroides de modo que se representan con alto detalle las zonas deseadas, definidas por la magnitud. Estas redes se han comparado con otros algoritmos de cuantización vectorial en diversos ejemplos de interpolación, reducción de color, modelado de superficies, clasificación, y varios ejemplos sencillos de demostración. Además se introduce un nuevo algoritmo de compresión de imágenes, MSIC (Magnitude Sensitive Image Compression), que hace uso de los algoritmos mencionados previamente, y que consigue una compresión de la imagen variable según una magnitud definida por el usuario. Los resultados muestran que las nuevas redes neuronales MSCNNs son más versátiles que otros algoritmos de aprendizaje competitivo, y presentan una clara mejora en cuantización vectorial sobre ellos cuando el dato está sopesado por una magnitud que indica el ¿interés¿ de cada muestra