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2012 | OriginalPaper | Chapter

Symbolic Classification of Medical Imaging Modalities

Authors : Amir Rajaei, Elham Dallalzadeh, Lalitha Rangarajan

Published in: Computer Applications for Communication, Networking, and Digital Contents

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, we propose a symbolic approach for classification of medical imaging modalities. Texture, appearance, and signal features are extracted from medical images. We propose to represent the extracted features by an interval valued feature vector. Unlike the conventional methods, the interval valued feature vector representation is able to preserve the variations existing among the extracted features of medical images. Based on the proposed symbolic representation, we present a method of classifying medical imaging modalities. The proposed classification method makes use of a symbolic similarity measure for classification. Experimentation is carried out on a benchmark medical imaging modalities database. Our proposed approach achieves classification within negligible time as it is based on a simple matching scheme.

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Metadata
Title
Symbolic Classification of Medical Imaging Modalities
Authors
Amir Rajaei
Elham Dallalzadeh
Lalitha Rangarajan
Copyright Year
2012
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35594-3_43

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