Dimensionality Reduction and Classification feature using Mutual Information applied to Hyperspectral Images : A Filter strategy based algorithm

Hyperspectral images (HIS) classification is a high technical remote sensing tool. The goal is to reproduce a thematic map that will be compared with a reference ground truth map (GT), constructed by expecting the region. The HIS contains more than a hundred bidirectional measures, called bands (or simply images), of the same region. They are taken at juxtaposed frequencies. Unfortunately, some bands contain redundant information, others are affected by the noise, and the high dimensionality of features made the accuracy of classification lower. The problematic is how to find the good bands to classify the pixels of regions. Some methods use Mutual Information (MI) and threshold, to select relevant bands, without treatment of redundancy. Others control and eliminate redundancy by selecting the band top ranking the MI, and if its neighbors have sensibly the same MI with the GT, they will be considered redundant and so discarded. This is the most inconvenient of this method, because this avoids the advantage of hyperspectral images: some precious information can be discarded. In this paper we'll accept the useful redundancy. A band contains useful redundancy if it contributes to produce an estimated reference map that has higher MI with the GT.nTo control redundancy, we introduce a complementary threshold added to last value of MI. This process is a Filter strategy; it gets a better performance of classification accuracy and not expensive, but less preferment than Wrapper strategy.Comment: 11 pages, 5 figures, journal pape

A confocal microwave imaging implementation for breast cancer detection

Breast cancer affects many women in many ways. Early diagnosis is the most important key for detecting malignant tissue. In this paper, we present the design of a microstrip patch antenna for ultra wide band (UWB) biomedical applications covering the full range of FCC frequencies (3.1 GHz to 14 GHz). We have used a single antenna with various positions to scan the whole breast phantom. A confocal microwave imaging (CMI) algorithm has been implemented and applied to create a 2D image of the tumor. The results obtained suggest the feasibility of using CMI method for detecting small breast tumors with high precision and more safety

KLASYFIKACJA CHOROBY PARKINSONA I INNYCH ZABURZEŃ NEUROLOGICZNYCH Z WYKORZYSTANIEM EKSTRAKCJI CECH GŁOSOWYCH I TECHNIK REDUKCJI

This study aimed to differentiate individuals with Parkinson's disease (PD) from those with other neurological disorders (ND) by analyzing voice samples, considering the association between voice disorders and PD. Voice samples were collected from 76 participants using different recording devices and conditions, with participants instructed to sustain the vowel /a/ comfortably. PRAAT software was employed to extract features including autocorrelation (AC), cross-correlation (CC), and Mel frequency cepstral coefficients (MFCC) from the voice samples. Principal component analysis (PCA) was utilized to reduce the dimensionality of the features. Classification Tree (CT), Logistic Regression, Naive Bayes (NB), Support Vector Machines (SVM), and Ensemble methods were employed as supervised machine learning techniques for classification. Each method provided distinct strengths and characteristics, facilitating a comprehensive evaluation of their effectiveness in distinguishing PD patients from individuals with other neurological disorders. The Naive Bayes kernel, using seven PCA-derived components, achieved the highest accuracy rate of 86.84% among the tested classification methods. It is worth noting that classifier performance may vary based on the dataset and specific characteristics of the voice samples. In conclusion, this study demonstrated the potential of voice analysis as a diagnostic tool for distinguishing PD patients from individuals with other neurological disorders. By employing a variety of voice analysis techniques and utilizing different machine learning algorithms, including Classification Tree, Logistic Regression, Naive Bayes, Support Vector Machines, and Ensemble methods, a notable accuracy rate was attained. However, further research and validation using larger datasets are required to consolidate and generalize these findings for future clinical applications.Przedstawione badanie miało na celu różnicowanie osób z chorobą Parkinsona (PD) od osób z innymi zaburzeniami neurologicznymi poprzez analizę próbek głosowych, biorąc pod uwagę związek między zaburzeniami głosu a PD. Próbki głosowe zostały zebrane od 76 uczestników przy użyciu różnych urządzeń i warunków nagrywania, a uczestnicy byli instruowani, aby wydłużyć samogłoskę /a/ w wygodnym tempie. Oprogramowanie PRAAT zostało zastosowane do ekstrakcji cech, takich jak autokorelacja (AC), krzyżowa korelacja (CC) i współczynniki cepstralne Mel (MFCC) z próbek głosowych. Analiza składowych głównych (PCA) została wykorzystana w celu zmniejszenia wymiarowości cech. Jako techniki nadzorowanego uczenia maszynowego wykorzystano drzewa decyzyjne (CT), regresję logistyczną, naiwny klasyfikator Bayesa (NB), maszyny wektorów nośnych (SVM) oraz metody zespołowe. Każda z tych metod posiadała swoje unikalne mocne strony i charakterystyki, umożliwiając kompleksową ocenę ich skuteczności w rozróżnianiu pacjentów z PD od osób z innymi zaburzeniami neurologicznymi. Naiwny klasyfikator Bayesa, wykorzystujący siedem składowych PCA, osiągnął najwyższy wskaźnik dokładności na poziomie 86,84% wśród przetestowanych metod klasyfikacji. Należy jednak zauważyć, że wydajność klasyfikatora może się różnić w zależności od zbioru danych i konkretnych cech próbek głosowych. Podsumowując, to badanie wykazało potencjał analizy głosu jako narzędzia diagnostycznego do rozróżniania pacjentów z PD od osób z innymi zaburzeniami neurologicznymi. Poprzez zastosowanie różnych technik analizy głosu i wykorzystanie różnych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak drzewa decyzyjne, regresja logistyczna, naiwny klasyfikator Bayesa, maszyny wektorów nośnych i metody zespołowe, osiągnięto znaczący poziom dokładności. Niemniej jednak, konieczne są dalsze badania i walidacja na większych zbiorach danych w celu skonsolidowania i uogólnienia tych wyników dla przyszłych zastosowań klinicznych