Detection of Breast Thermograms using Ensemble Classifiers

Mortality rate of breast cancer can be reduced by detecting breast cancer in its early stage. Breast thermography plays an important role in early detection of breast cancer, as it can detect tumors when the physiological changes start in the breast prior to structural changes. Computer Aided Detection (CAD) systems improve the diagnostic accuracy by providing a detailed analysis of images, which are not visible to the naked eye. The performance of CAD systems depends on many factors. One of the important factors is the classifier used for classification of breast thermograms. In this paper, we made a comparison of classifier performances using two ensemble classifiers namely Ensemble Bagged Trees and AdaBoost. Spatial and spectral features are used for classification. Ensemble Bagged Trees classifier performed better than AdaBoost in terms of accuracy of classification, but training time required is higher than AdaBoost classifier. An accuracy of 87%, sensitivity of 83% and specificity of 90.6% is obtained using Ensemble Bagged Trees classifier

Revisión sistemática en bases de datos sobre imágenes diagnósticas empleadas en cáncer de seno

Actualmente la termografía infrarroja se ha convertido en una herramienta muy útil en diversas áreas del conocimiento, debido a los avances en el desarrollo de mejores cámaras y métodos novedosos de tratamiento de imágenes, aumentando así el interés por el estudio de esta técnica. En el área de la salud la termografía es una herramienta convincente de detección de primera línea para el estudio de anormalidades en el flujo sanguíneo existente en la superficie donde se encuentra localizado un tumor, aprovechando que esta técnica detecta la radiación proveniente de los incrementos de temperatura emitidos por un cuerpo, además, es una técnica no invasiva sin radiación ionizante y de fácil manejo..