Old English Character Recognition Using Neural Networks

Character recognition has been capturing the interest of researchers since the beginning of the twentieth century. While the Optical Character Recognition for printed material is very robust and widespread nowadays, the recognition of handwritten materials lags behind. In our digital era more and more historical, handwritten documents are digitized and made available to the general public. However, these digital copies of handwritten materials lack the automatic content recognition feature of their printed materials counterparts. We are proposing a practical, accurate, and computationally efficient method for Old English character recognition from manuscript images. Our method relies on a modern machine learning model, Artificial Neural Networks, to perform character recognition based on individual character images cropped directly from the images of the manuscript pages. We propose model dimensionality reduction methods that improve accuracy and computational effectiveness. Our experimental results show that the model we propose outperforms current automatic text recognition techniques

Penambahbaikan Proses Pengekstrakan Ciri Dan Pengklasifikasian Sel Kanser Pangkal Rahim Untuk Sistem NeuralPap

Kanser pangkal rahim telah menyebabkan banyak kes kematian setiap tahun. Ujian saringan seperti ujian palitan Pap bagi pengesanan peringkat prakanser pangkal rahim mampu mengelak berlakunya kes kanser. Walau bagaimanapun, ujian palitan Pap mempunyai beberapa kelemahan seperti penyediaan slaid yang kurang efektif dan kesilapan manusia. Oleh itu, sistem diagnosis berbantu-komputer diperkenalkan sebagai penyelesaian kepada permasalahan tersebut. Salah satu sistem diagnosis yang telah dibina ialah NeuralPap. Walau bagaimanapun, prestasi NeuralPap dibatasi oleh beberapa kekangan. Penyelidikan ini mencadangkan beberapa algoritma pemprosesan imej baru bagi mengurangkan kekangan-kekangan tersebut. Algoritma pengelompokan Purata-k-Keahlian Fuzi (FMKM) dicadangkan sebagai pengganti algoritma pengelompokan Purata-k Boleh Gerak (MKM) bagi meruas imej palitan Pap kepada kawasan nukleus, sitoplasma dan latar belakang. Algoritma Pensuisan Kelompok (SC) dan Algoritma Pengelompokan Berasaskan Nyah-hingar (DB) pula dicadangkan bagi meruas sel pangkal rahim yang dicemari hingar. Seterusnya, algoritma pengekstrakan ciri berasaskan perwarnaan pseudo yang dinamakan Pengekstrakan Ciri Pewarnaan Pseudo (PCFE) manual dan PCFE Separa-Automatik direkabentuk bagi menggantikan Pengekstrakan Ciri Secara Pertumbuhan Kawasan (RGBFE) yang menggunakan imej monokrom. Penyelidikan ini telah melangkah setapak ke hadapan berbanding sistem NeuralPap dengan mencadangkan algoritma pengekstrakan ciri bagi sel-sel bertindih iaitu dengan menggabungkan konsep pewarnaan ruang dengan algoritma PCFE Separa-Automatik. Selain itu, penyelidikan ini juga telah mencadangkan penggunaan algoritma FMKM dalam proses penetapan pusat rangkaian Fungsi Asas Jejarian (RBF) dan RBF Hibrid (HRBF) bagi menggantikan algoritma MKM yang digunakan sebelum ini. Semua algoritma yang dicadangkan telah terbukti menghasilkan prestasi yang lebih baik berbanding algoritma sepadan yang digunakan dalam sistem NeuralPap. Selain itu, penggabungan semua algoritma tersebut berjaya meningkatkan kejituan pengklasifikasian kanser pangkal rahim oleh sistem NeuralPap iaitu dengan peratusan 76.35% berbanding 73.40% yang diperolehi dari sistem NeuralPap sebelumnya, setelah diuji dengan 799 sel pangkal rahim

Multiclass Classification of Risk Factors for Cervical Cancer Using Artificial Neural Networks

World Health Organization statistics show that cervical cancer is the fourth most frequent cancer in women with an estimated 530,000 new cases in 2012. Cervical cancer diagnosis typically involves liquid-based cytology (LBC) followed by a pathologist review. The accuracy of decision is therefore highly influenced by the expert’s skills and experience, resulting in relatively high false positive and/or false negative rates. Moreover, given the fact that the data being analyzed is highly dimensional, same reviewer’s decision is inherently affected by inconsistencies in interpreting the data. In this study, we use an Artificial Neural Network based model that aims to considerably reduce experts’ inconsistencies in predicting cervical cancer. We rely on standard machine learning techniques to train the neural network using six experts’ predictions for cervical cancer (based on analysis of more than sixty parameters/risk factors) and we produce a model where the unanimous decision is predicted with very good accuracy

Інформаційна технологія оцінювання ризику захворюваності на цервікальний рак за допомогою нейронних мереж

Кваліфікаційну роботу магістра присвячено розробці інформаційної технології оцінювання ризику захворюваності на цервікальний рак за допомогою нейронних мереж У роботі виконано аналіз проведених досліджень, визначена постановка задачі та методи дослідження, а також змодельовно інформаційну технологію з описом реалізації її роботи. У роботі виконано розробку інформаційної технології у вигляді web-додатку, який у свою чергу підключений до бази даниз PostgreSQL та містить у собі Python-скрипт, у якому зберігається навчена нейронна мережа. Інформаційна технологія дозволяє обробляти введені показники, запропоновані web-додатком, зберігати усі дані до спеціально розробленої бази даних та завдяки попередньо навченій нейронній мережі на тренувальних та тестових даних корректно виконувати оцінку ризику появи досліджуваного онкологічного захворювання. Результатом проведеної роботи є web-додаток, завдяки якому користувачі зареєструвавшись або авторизувавшись у ньому, можуть ви-конати запит для оцінювання ризику захворюваності на цервікальний рак на основі індивідуальних показників організму