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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Dicentric Chromosome Image Classification Using Fourier Domain Based Shape Descriptors and Support Vector Machine

verfasst von : Sachin Prakash, Nabo Kumar Chaudhury

Erschienen in: Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Dicentric chromosomes can form in cells because of exposure to radioactivity. They differ from the regular chromosomes in that they have an extra centromere where the sister chromatids fuse. In this paper we work on chromosome classification into normal and dicentric classes. Segmentation followed by shape boundary extraction and shape based Fourier feature computation was performed. Fourier shape descriptor feature extraction was carried out to arrive at robust shape descriptors that have desirable properties of compactness and invariance to certain shape transformations. Support Vector Machine algorithm was used for the subsequent two-class image classification.

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Metadaten
Titel
Dicentric Chromosome Image Classification Using Fourier Domain Based Shape Descriptors and Support Vector Machine
verfasst von
Sachin Prakash
Nabo Kumar Chaudhury
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Print ISBN: 978-981-10-2106-0

Electronic ISBN: 978-981-10-2107-7

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2107-7_20

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    Bildnachweise